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上传时间: 2021-03-12
详细说明：Bi3D —官方PyTorch实施
Bi3D：通过二进制分类进行立体声深度估计Abhishek Badki，Alejandro Troccoli，Kihwan Kim，Jan Kautz，Pradeep Sen和Orazio Gallo IEEE CVPR 2020
抽象的：
基于立体声的深度估计是计算机视觉的基石，采用最先进的方法可以实时提供准确的结果。 但是，对于诸如自主导航之类的几种应用程序，以较低的延迟来交换准确性可能是有用的。 我们介绍了Bi3D，这是一种通过一系列二进制分类估计深度的方法。 它没有像现有的立体声方法那样测试对象是否在特定深度D上，而是将它们分类为比D更近或更远。此属性提供了一种平衡精度和延迟的强大机制。 在严格的时间预算下，Bi3D可以在短短的几毫秒内检测到比给定距离更近的物体，或者通过任意粗略的量化估计深度，其复杂度与量化级别的数量呈线性关系。 Bi3D还
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