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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：机管网
本文的PyTorch实施：
，
作者：徐浩飞，
我们提出了基于稀疏点的规模内成本汇总（ISA）模块和跨规模成本汇总（CSA）模块，以实现高效，准确的立体声匹配。
此版本库中还包含改进版本AANet +的实现（更高的性能和更快的速度） 。
强调
模块化设计
我们将端到端立体声匹配框架分解为五个组件：
特征提取，成本量构建，成本汇总，视差计算和视差细化。
通过组合不同的组件，可以轻松构建定制的立体声匹配模型。
高效率
对于KITTI立体声对（384x1248分辨率），我们的方法可以运行60毫秒！
完整的框架
提供了用于在任何立体声对上进行训练，验证，评估，推断和预测的所有代码！
安装
我们的代码基于PyTorch 1.2.0，CUDA 10.0和python 3.7。
我们建议使用进行安装：
conda env create -f environment.yml
安装依赖项后，构
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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