/ CS231A-项目-立体声匹配：CS231A的课程项目。深度立体声匹配，重新实现GC-Net-源码
CS231A-项目-立体声匹配：CS231A的课程项目。深度立体声匹配，重新实现GC-Net-源码
CS231A-项目-立体声匹配：CS231A的课程项目。深度立体声匹配，重新实现GC-Net-源码
CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训
CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
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