论文阅读《Domain Generalized Stereo Matching via Hierarchical Visual Transformation》-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文阅读《Domain Generalized Stereo Matching via Hierarchical Visual Transformation》。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Chang_Domain_Generalized_Stereo_Matching_via_Hierarchical_Visual_Transformation_CVPR_2023_paper.html

概述

立体匹配模型是近年来的研究热点。但是，现有的方法过分依赖特定数据集上的简单特征，导致在新的数据集上泛化能力不强。现有的立体匹配方法在训练过程中容易学习合成数据集中的表面特征（捷径特征 shortcut features）。这些特征主要有两种伪影（artifacts）：一是局部颜色统计特征的一致性，二是对局部色度特征的过度依赖。这些特征不能有效地适应不同域之间的迁移。之前的研究主要关注于（1）利用目标域的有标签数据对模型进行微调。（2）同时使用有标签的合成数据集和无标签的真实数据集来训练域自适应立体匹配模型。这些方法在目标数据集的样本可获得时可以取得较好的效果，但在分布外泛化时性能不佳。为了解决这些问题，文中提出了分层视觉变换（Hierarchical Visual Transformation, HVT）网络，其核心思想是通过改变合成数据集训练数据的分布，使得模型不依赖于源域样本的伪影特征（颜色统计、色度特征）来建立匹配关系，而是引导模型学习域不变的特征（语义特征、结构特征࿰文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-759288.html

到了这里，关于论文阅读《Domain Generalized Stereo Matching via Hierarchical Visual Transformation》的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！