Review of Stereo Matching Algorithms Based on Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Zhou, Kun
Meng, Xiangxi
Cheng, Bo
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Stereo vision is a flourishing field, attracting the attention of many researchers.
Recently, leveraging on the development of deep learning, stereo matching algorithms have achieved remarkable performance far exceeding traditional approaches.
This review presents an overview of different stereo matching algorithms based on deep learning.
For convenience, we classified the algorithms into three categories: (1) non-end-to-end learning algorithms, (2) end-to-end learning algorithms, and (3) unsupervised learning algorithms.
We have provided a comprehensive coverage of the remarkable approaches in each category and summarized the strengths, weaknesses, and major challenges, respectively.
The speed, accuracy, and time consumption were adopted to compare the different algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Kun& Meng, Xiangxi& Cheng, Bo. 2020. Review of Stereo Matching Algorithms Based on Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138839
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Kun…[et al.]. Review of Stereo Matching Algorithms Based on Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138839
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Kun& Meng, Xiangxi& Cheng, Bo. Review of Stereo Matching Algorithms Based on Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138839
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138839
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر