NeRF-Supervised Deep Stereo提出了一种新的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-truth数据,该论文还提出了一种NeRF-Supervised训练协议,该协议结合了渲染图像三元组和深度图,以解决遮挡问题并增强细节,实验结果表明,该模型在挑战性的立体数据集上取得了最先进的零样本泛化结果。 本文提出了一种利用...
NeRF-Supervised Deep Stereo (nerfstereo.github.io) 0.摘要 We introduce a novel framework for training deep stereo networks effortlessly and without any ground-truth. By leveraging state-of-the-art neural rendering solutions, we generate stereo training data from image sequences collected with a sin...
CVPR2023 I NeRFSupervised Deep Stereo确实提出了一种不需要任何groundtruth数据的新深度立体网络训练框架。该框架的核心要点和优势如下：无需groundtruth数据：该框架通过神经渲染提供立体图像，并利用这些图像进行训练，无需传统的groundtruth深度数据。利用手持相机拍摄图像序列：用户可以简单地使用手持相机拍摄...
NeRF-Supervised Deep Stereo Fabio Tosi1 Alessio Tonioni2 Daniele De Gregorio3 Matteo Poggi1 1University of Bologna 2Google Inc. 3Eyecan.ai {fabio.tosi5, m.poggi}@unibo.it alessiot@google.com daniele.degregorio@eyecan.ai https://nerfstereo.github.io/ Ours StMeroenoo-f-rfoomr-S-Mteroenoo...
简介:CVPR'2023 | Nerf-Stereo: 利用NeRF来训练双目立体匹配网络的新范式! Title: NeRF-Supervised Deep Stereo Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.17603.pdf Code:https://github.com/fabiotosi92/nerf-supervised-deep-stereo 导读 本文介绍了一个新颖的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-...
Moreover, proxy-supervision in the form of rendered depth by NeRF completes our NeRF-Supervised training regime. With it, we can train deep stereo networks by conducting a low-effort collection campaign, and yet obtain state-of-the-art results without requiring any ground-truth label – or ...
NeRF-Supervised Deep Stereo提出了一种新的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-truth数据,该论文还提出了一种NeRF-Supervised训练协议,该协议结合了渲染图像三元组和深度图,以解决遮挡问题并增强细节,实验结果表明,该模型在挑战性的立体数据集上取得了最先进的零样本泛化结果。
方法部分详细描述了NeRF-Supervised（NS）学习框架，从多个静态场景收集多视角图像，适配NeRF渲染立体三元组和深度信息，最后使用渲染数据训练立体匹配网络。NeRF作为数据工厂生成立体图像对，通过光度损失和渲染位移损失监督深度立体模型。实验部分展示了使用移动设备捕获的高分辨率场景进行深度估计，通过收集场景和...
简介:CVPR'2023 | Nerf-Stereo: 利用NeRF来训练双目立体匹配网络的新范式! Title: NeRF-Supervised Deep Stereo Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.17603.pdf Code:https://github.com/fabiotosi92/nerf-supervised-deep-stereo 导读 本文介绍了一个新颖的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-...
Title: NeRF-Supervised Deep Stereo Paper: arxiv.org/pdf/2303.1760 Code: github.com/fabiotosi92/ 导读 本文介绍了一个新颖的学习框架,可以轻松地训练立体匹配网络,而不需要任何ground-truth数据。利用最先进的神经渲染解决方案,论文从使用单个手持相机收集的图像序列生成立体训练数据。在此基础上,进行NeRF监督训练...