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Abstract
In this work, we propose a learning-based method to denoise and refine disparity maps of a given stereo method. The proposed variational network arises naturally from unrolling the iterates of a proximal gradient method applied to a variational energy defined in a joint disparity, color, and confidence image space. Our method allows to learn a robust collaborative regularizer leveraging the joint statistics of the color image, the confidence map and the disparity map. Due to the variational structure of our method, the individual steps can be easily visualized, thus enabling interpretability of the method. We can therefore provide interesting insights into how our method refines and denoises disparity maps. The efficiency of our method is demonstrated by the publicly available stereo benchmarks Middlebury 2014 and Kitti 2015.
Originalsprache | englisch |
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Titel | German Conference on Pattern Recognition |
Seiten | 3-17 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2019 |
Veranstaltung | 41th German Conference on Pattern Recognition - Dortmund, Deutschland Dauer: 10 Sept. 2019 → 13 Sept. 2019 http://gcpr2019.tu-dortmund.de |
Konferenz
Konferenz | 41th German Conference on Pattern Recognition |
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Kurztitel | GCPR 2019 |
Land/Gebiet | Deutschland |
Ort | Dortmund |
Zeitraum | 10/09/19 → 13/09/19 |
Internetadresse |
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Learned Collaborative Stereo Refinement“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Aktivitäten
- 1 Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung
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Learned Collaborative Stereo Refinement
Patrick Knöbelreiter (Redner/in)
10 Sept. 2019Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung › Science to science
Auszeichnungen
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GCPR Best Paper Award
Knöbelreiter, Patrick (Empfänger/-in) & Pock, Thomas (Empfänger/-in), 13 Sept. 2019
Auszeichnung: Preise / Medaillen / Ehrungen