1.The Stixel World - A Compact Medium Level Representation of the 3D-World:http://pdfs.semanticscholar.org/2df3/4dbfb4feeb2d7f40e90956ebc8de1f41a5e4.pdf

 stixel world开山鼻祖文章

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27494151 对stixel world相关的一些概念进行解释

2.Towards a Global Optimal Multi-Layer Stixel Representation of Dense 3D Data:http://www.bmva.org/bmvc/2011/proceedings/paper51/abstract.pdf

多层的stixel world表达,github上有实现

3.Efficient Stixel-based object recognition:https://mydlt.de/david/page/pubs/enzweiler_iv_2012_stixel_class.pdf

根据stixel生成roi

4.Real-time obstacle detection using stereo vision for autonomous ground vehicles: A survey  :http://www.ce.unipr.it/people/smario/papers/itsc2014.surveyOD.pdf

障碍物检测双目方法的一个总结。https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78690225这个博客其实也是根据这篇论文来的。

5.Stixels estimation without depth map computation:http://rodrigob.github.io/documents/2011_iccv_cvvt_workshop_stixels_estimation.pdf     Stixels estimation error,这篇文章写了如何评估stixel的准确率

6.Object-Level Priors for Stixel Generation:http://www.visinf.tu-darmstadt.de/media/visinf/vi_papers/2014/cordts-gcpr-preprint.pdf    这个是在multilayer基础上做obstacle优先,看思路能不能借鉴

7.Semantic Stixels: Depth is Not Enough

8.The Stixel World: A Medium-Level Representation of Traffic Scenes:https://arxiv.org/pdf/1704.00280.pdf

stixel跟分割结合

9.Detecting Unexpected Obstacles for Self-Driving Cars: Fusing Deep Learning and Geometric Modeling:https://arxiv.org/pdf/1612.06573.pdf

10.国内的一个人改进stixel:http://www.docin.com/p-1298684890.html

11.Improved Stixel Estimation Based on Transitivity Analysis in Disparity Space

12.Exploiting the Power of Stereo Confidences

  stixel的一种改进办法

13.https://d-nb.info/1025886399/34 总结性的pdf,有tracking,有gt的estamation

14.Efficient Representation of Traffic Scenes by Means of Dynamic Stixels:http://www.cvlibs.net/projects/autonomous_vision_survey/literature/Pfeiffer2010IV.pdf 这个是分动态和静态,感觉这个是在stixel-world进行了提升,并且作者也是stixel-world的作者

15.Pixels, Stixels, and Objects:http://pdfs.semanticscholar.org/022e/331d0bea13c88801a465dc3db0cf8c8107dd.pdf

Real-Time Category-Based and General Obstacle Detection for Autonomous Driving自己用的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27494151,这个博客总结到:视差图的精度直接影响计算结果的准确性

通过我的实验,将sgbm换成psmnet,检测出来的准确性的确得到了提升

转载于:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/8945133.html

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