Shuffle in 3D: A Lightweight Architecture for Stereo Matching

The deep learning-based stereo matching approaches commonly construct 3D cost volume with a Siamese network, and the 3D encoder-decoder architectures regularize 3D cost volume to generate disparity as output. Yet, the 3D encoder-decoder architectures produce tremendous parameters that causing huge t...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) s. 675 - 677
Hlavní autoři:	Xiao, Jianqiang, Yamane, Satoshi
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 12.10.2021
Témata:	3D ShuffleNet Computational efficiency Computer architecture Conferences Consumer electronics Costs lightweight 3D encoder-decoder Stereo Matching Three-dimensional displays Training
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!