文件名称：实时自适应深度立体声：“实时自适应深度立体声”的代码-CVPR 2019（ORAL）
文件大小：112KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-27 01:21:01
tensorflow stereo-vision pretrained-weights unsupervised-machine-learning domain-adaptation
实时自适应深度立体声 刚刚上传到arxive的扩展版本： 。 扩展版本的代码将很快发布。 ，在CVPR 2019上被视为ORAL 。 | | | 摘要： 端到端训练的深度卷积神经网络是无可争议的最新技术，可以直接从立体对中回归密集的视差图。 然而，当这些方法暴露于与训练阶段所见的场景（例如真实图像，合成图像，室内图像与室外图像等）截然不同的场景时，其准确性会明显下降。 由于不可能在任何目标域中收集足够的样本来实现有效的训练/调整，我们建议对深度立体声网络进行无监督且连续的在线适配，以独立于所感测的环境来保持其准确性。 但是，这种策略在计算资源方面可能要求很高，因此无法实现实时性能。
【文件预览】：
Real-time-self-adaptive-deep-stereo-master
----README.MD(6KB)
----example_list.csv(95KB)
----images()
--------MADNet.png(61KB)
----Losses()
--------loss_factory.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
----Sampler()
--------sampler_factory.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
----Train.py(8KB)
----Nets()
--------__init__.pyc(672B)
--------Stereo_net.py(8KB)
--------__init__.py(360B)
--------MadNet.py(20KB)
--------DispNet.py(9KB)
--------Native()
--------sharedLayers.py(7KB)
----Demo()
--------grabber.py(5KB)
--------Live_Adaptation_Demo.py(3KB)
--------demo_model.py(11KB)
----Stereo_Online_Adaptation.py(12KB)
----LICENSE(11KB)
----block_config()
--------MadNet_full.json(1KB)
--------dispnet_full.json(438B)
--------MadNet_piramid_only.json(1KB)
----Data_utils()
--------preprocessing.py(10KB)
--------data_reader.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------weights_utils.py(3KB)
----requirements.txt(68B)
----.gitignore(62B)