PatchmatchNet: 开源多视角立体匹配学习框架

项目基础介绍

PatchmatchNet 是一个开源项目，旨在通过学习基于Patchmatch算法的高分辨率多视角立体匹配技术。该项目主要由 Python 编程语言实现，并依赖于 CUDA 进行高效的并行计算。

核心功能

PatchmatchNet 的核心功能是实现了级联的学习Patchmatch算法，通过降低内存消耗和计算时间，来优化高分辨率多视角立体匹配的效率。该算法特别适合于处理多摄像头设置下的任意图像尺寸。

最近更新的功能

• 统一的数据集格式: 新的更新支持了训练和评估数据集的统一格式，使得算法能够更加灵活地处理不同的数据集。
• 支持任意图像尺寸和多摄像头设置: 更新后的算法和脚本现在能够处理任意尺寸的图像以及支持多摄像头的立体匹配。
• 参数命名规范更新: 为了提高脚本的易读性和易用性，参数命名规范进行了更新。
• TorchScript导出: 现在代码支持将模型导出为TorchScript模块，便于在不同环境中部署和使用。
• 预训练TorchScript模块: 包含了一个预训练的TorchScript模块，用户可以直接使用，无需再次训练。

此项目的持续更新为研究者和开发者提供了强大的工具，以推动多视角立体匹配技术在计算机视觉领域的发展。