拓宽孪生架构用于立体匹配

计算立体视觉是计算机视觉中的经典问题之一。近年来已有众多算法与方案被报道，聚焦于开发计算相似度、聚合以获得空间支持并最终优化能量函数以求得最终视差的方法。本文关注立体匹配架构中的特征提取部分，并展示标准 CNN 操作可用于改善用于寻找点对应关系的特征质量。此外，我们提出一种简单的空间聚合，极大简化了相关学习问题。我们在基准数据上的结果令人信服，即便未对解进行精炼也展现出可观潜力。