mg-mvsnet: multiple granularities feature fusion network for multi-view ster

mg-mvsnet是一种多视角立体匹配网络，用于解决多视角立体匹配的问题。

立体匹配是计算机视觉中的一个重要任务，通过在多个视角下观察同一个场景，利用图像之间的视差信息来重建三维场景。然而，由于多视角下的图像存在大量的背景干扰和视差估计误差，使得立体匹配任务变得困难。

mg-mvsnet通过引入多粒度特征融合的方法来提高立体匹配的准确性。它由两个主要组件组成：多视角特征提取网络和多粒度特征融合模块。

多视角特征提取网络用于从多个视角的输入图像中提取特征。它可以通过使用卷积层和池化层来学习图像的低级和高级特征。这些特征可以捕捉到不同层次的图像细节和语义信息，为后续的立体匹配提供有用的信息。

多粒度特征融合模块用于融合不同粒度的特征。通过将不同层次的特征进行融合，可以提高立体匹配的准确性。这是因为不同层次的特征对不同尺度的目标具有不同的感知能力，融合它们可以提供更丰富的信息。

mg-mvsnet在多个视角上进行立体匹配的实验结果表明，与传统的立体匹配方法相比，它能够提供更准确和稳定的匹配结果。并且，它还可以应用于许多其他计算机视觉任务，如深度估计和三维物体识别等。