Self-Supervised Learning for Stereo Matching with Self-Improving Ability

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GC-NetをSelf-SuperviseでTraining出来るようにしたネットワーク。

新規性

今では一般的な方法ですが、Image warpingをする事で反対の画像をReconstructionして、Errorを計算する手法。

主に3つのLossがある

・stereo画像を使う事でGround TruthなしでもDisparity(1/depth)のLossを計算する事が出来る。

Self-Supervised Learning for Stereo Matching with Self-Improving Ability https://arxiv.org/pdf/1709.00930.pdf