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DeepPruner：通过可微分的斑点学习高效立体声匹配

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我们提出了一种使用立体图像对的实时密集深度估计方法，该方法利用可分辨率的补丁匹配来逐步修剪立体声匹配搜索空间。尽管实时运行，但我们的模型尽管运行，但仍然可以在基蒂基准上实现竞争性能。[PDF]
计算机愿景国际会议（ICCV.），2019年

用于3D对象检测的多任务多传感器融合

梁那B.阳那陈那r. hu那R. Urtasun.
在本文中，我们建议利用多个相关任务以获得精确的多传感器3D对象检测。为此目标，我们介绍了一个端到端的学习架构，原因有关2D和3D对象检测以及地面估计和深度完成。[...][PDF]
计算机愿景和模式识别会议（CVPR.），2019年

深度刚性实例场景流动

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在本文中，我们在自动驾驶范围内解决场景流估计问题。我们利用深度学习技术以及与我们的应用领域中的强先锋相同，现场的运动可以由机器人的运动和场景中的演员的3D运动来组成。[...][PDF]
计算机愿景和模式识别会议（CVPR.），2019年

Y.熊那R. Liao.，H.赵，r. hu那M. Bai.那E. yumer.那R. Urtasun.
在本文中，我们在自动驾驶范围内解决场景流估计问题。我们利用深度学习技术以及与我们的应用领域中的强先锋相同，现场的运动可以由机器人的运动和场景中的演员的3D运动来组成。[...][PDF]
计算机愿景和模式识别会议（CVPR.），2019年