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PyramidStereoMatchingNetwork

Jia-RenChangYong-ShengChen

DepartmentofComputerScience,NationalChiaoTungUniversity,

{followwar.cs00g,yschen}@.tw

usingCNNstreatedtheproblemofcorrespondenceesti-

mationassimilaritycomputation[27,30],whereCNNs

Recentworkhasshownthatdepthestimationfromacomputethesimilarityscoreforapairofimagepatches

stereopairofimagescanbeformulatedasasupervisedtofurtherdeterminewhethertheyarematched.Although

learningtasktoberesolvedwithconvolutionalneuralnet-CNNyieldssigniﬁcantgainscomparedtoconventionalap-

works(CNNs).However,currentarchitecturesrelyonproachesintermsofbothaccuracyandspeed,itisstill

patch-basedSiamesenetworks,lackingthemeanstoex-difﬁculttoﬁndaccuratecorrespondingpointsininherently

ploitcontextinformationforﬁndingcorrespondenceinill-ill-posedregionssuchasocclusionareas,repeatedpatterns,

posedregions.Totacklethisproblem,weproposePSM-texturelessregions,andreﬂectivesurfaces.Solelyapplying

Net,apyramidstereomatchingnetworkconsistingoftwotheintensity-consistencyconstraintbetweendifferentview-

mainmodules:spatialpyramidpoolingand3DCNN.Thepointsisgenerallyinsufﬁcientforaccuratecorrespondence

spatialpyramidpoolingmoduletakesadvantageoftheca-estimationinsuchill-posedregions,andisuselessintex-

pacityofglobalcontextinformationbyaggregatingcon-turelessregions.Therefore,

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