Improving the cost-volume based local stereo matching algorithm

Emlek, Alper; Peker, Murat; Yalçın, Mehmet Kürşat

doi:10.1109/siu.2018.8404533

Cited by 1 publication

(2 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Ardından, elde edilen benzerlik puanları ile eşleşme maliyetleri hesaplanmıştır. Stereo eşleştirme alanındaki evrişimli sinir ağı tabanlı çalışmalarda sadece eşleşme maliyetlerinin hesaplanması [1,2] için değil, ayrıca, maliyetlerin toplamı, derinlik haritası hesaplama ve derinlik haritası düzeltme gibi diğer amaçlar doğrultusunda da CNN yapıları sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir [3][4][5]. Ayrıca, geliştirilen yöntemlerin yanı sıra uçtan uca öğrenme ile doğrudan derinlik haritası elde etmeye yönelik ve hesaplama verimliliğini veya eşleşme doğruluğunu artırmak için çeşitli yöntemler ve ağ yapıları da önerilmiştir [13,16,17].…”

Section: = ( )unclassified

“…Seki ve Pollefeys [5] çalışmasında da derinlik haritası düzeltmek için güven değerleri hesaplanmıştır. [5] çalışmasında önerilen ağın girişlerinde hem sol hem de sağ kameradan elde edilen derinlik değerleri kullanılmıştır. Ayrıca, derinlik haritalarını doğrudan kullanmak yerine bir ön işleme tabi tuttuktan sonra ağa giriş olarak vermişlerdir.…”

Section: Derin öğRenme Tabanlı Yöntemlerunclassified

See 1 more Smart Citation

Evri̇şi̇mli̇ Si̇ni̇r Aği Tabanli Deri̇nli̇k Hari̇tasi İyi̇leşti̇rme

Emlek¹,

Peker²

2020

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Bir ortamın derinlik bilgisi üç boyutlu yeniden oluşturma, otonom sistemler gibi derinlik bilgisine ihtiyaç duyulan birçok uygulamada yoğun olarak kullanılmaktadır. Stereo görüntü çiftleri kullanılarak derinlik bilgisi elde edilmesi, uzun yıllardır öne çıkan çalışma konuları arasında yer almaktadır. Son yıllarda derin öğrenme alanındaki gelişmeler, stereo görüntüler kullanılarak derinlik elde edilmesi alanında yapılan çalışmaları da etkilemiştir. Son dönemde, derin öğrenme tabanlı stereo eşleştirme alanındaki çalışmalar daha çok derinlik (eşitsizlik) haritalarının elde edilmesi ve düzeltilmesi alanında yoğunlaşmaktadır. Derin öğrenme tabanlı derinlik haritası düzeltme işlemlerinde eşleşme maliyetleri üzerinden yapılan düzeltme işlemleri daha başarılı sonuçlar üretilmesini sağlamıştır. Fakat eşleşme maliyetlerine doğrudan ulaşmak her zaman mümkün olmamaktadır. ZED ve Intel RealSense gibi hazır sistemler tarafından üretilen derinlik haritaları son kullanıcıya sunulmaktadır. Çalışmada sadece sol görüntü ve derinlik haritası aracılığıyla düzeltme işlemi yapan bir ağ yapısı önerilmiştir. Önerilen ağ, KITTI 2012 ve KITTI 2015 veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda olarak giriş derinlik haritalarının doğruluğunun arttırılması için önerilen ağ yapısının kullanılabileceği nicel ve nitel sonuçlar ile gösterilmiştir.

show abstract