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3D代价体正则化部分使用一个3D U-Net结构来将代价 cost 转化为概率,用3D的卷积来感知 cost volume中的信息,得到一个概率聚合体(probability volume),这个概率聚合体可以理解为视角图像中的每一个像素在参考相机坐标系下的深度的概率,最后网络输出的深度由下面的公式给出,采样深度的概率加权和: 深度图优化 其实上面...
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