基于立体视觉的增强现实三维场景重建探索
计算机视觉与模式识别
2019-02-19 v1
摘要
三维 (3-D) 场景重建是增强现实 (AR) 的关键技术之一，涉及复杂信息的图像处理与显示系统的集成。立体匹配是一种基于计算机视觉的 3-D 场景重建方法。本文中，我们探索了一种改进的立体匹配网络 SLED-Net，其中提出单一长编码器-解码器 (Single Long Encoder-Decoder) 以替代 PSM-Net 中的堆叠沙漏网络，从而更好地进行上下文信息学习。我们将 SLED-Net 与近期发表的最先进方法进行比较，并展示了其在 Scene Flow 和 KITTI2015 测试集上的优越性能。
引用
@article{arxiv.1902.06255,
title = {Exploring Stereovision-Based 3-D Scene Reconstruction for Augmented Reality},
author = {Guang-Yu Nie and Yun Liu and Cong Wang and Yue Liu and Yongtian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06255},
year = {2019}
}
备注
To be published in IEEE VR2019 Conference as a Poster