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    76. 三维重建11-立体匹配7,解析合成数据集和工具

    随着越来越多的领域引入了深度学习作为解决工具,大量的数据显然也就变得非常关键了。然而在相当长的时间里,立体匹配这个领域都缺乏大量的数据可以使用。我在文章74. 三维重建9-立体匹配5,解析MiddleBurry立体匹配数据集和75. 三维重建10-立体匹配6,解析KITTI立体匹配数据集介绍的两个著名的数据集MiddleBurry和KITTI都不是为了训练神经网络而制作——它们本身仅用于客观的衡量比较算法的质量。所以它们所包含的图像组数量都很有限。比如,MiddleBurry 2014年数据集就只有20组数据可用于训练算法。KITTI 2012, 194组训练图像, KITTI 2015, 200组训练图像。同时,这些数据集的场景都很有限,MiddleBurry的场景是在受控光照下实验场景。KITTI则主要集中在自动驾驶的公路场景,且其Ground Truth深度只占图像的50%左右。很显然,这样的数据集是不足以用于训练深度学习的网络模型的。

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