StereoVAE：一种基于嵌入式 GPU 的轻量级立体匹配系统

我们提出了一种通过嵌入式 GPU 进行立体匹配的轻量级系统。它打破了立体匹配中精度与处理速度之间的权衡，使我们的嵌入式系统能够在保证实时处理的同时进一步提高匹配精度。我们方法的主要思想是构建一个基于变分自编码器（variational auto-encoder, VAE）的微小神经网络，对由传统匹配方法首先生成的较小尺寸的粗视差图进行上采样与细化。所提出的混合结构不仅能带来传统方法在计算复杂度方面的优势，还能确保神经网络影响下的匹配精度。在 KITTI 2015 基准上的大量实验表明，我们的微型系统在不同算法生成的粗视差图的精度提升方面表现出高鲁棒性，同时还能在嵌入式 GPU 上实时运行。