論文の概要: ResDepth: Learned Residual Stereo Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08026v3
• Date: Fri, 18 Jun 2021 16:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:39:02.677386
• Title: ResDepth: Learned Residual Stereo Reconstruction
• Title（参考訳）: resdepth: 学習されたステレオ再構成
• Authors: Corinne Stucker and Konrad Schindler
• Abstract要約: 我々は、残差補正を回帰することで、再建を強化するために深層ネットワークを訓練する。 ベルとホイッスルのない標準的なUnetは、小さな表面の詳細を再構築するのに十分である。 本モデルでは,最先端ステレオシステムの平均絶対誤差を50%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.775391052902634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an embarrassingly simple but very effective scheme for high-quality dense stereo reconstruction: (i) generate an approximate reconstruction with your favourite stereo matcher; (ii) rewarp the input images with that approximate model; (iii) with the initial reconstruction and the warped images as input, train a deep network to enhance the reconstruction by regressing a residual correction; and (iv) if desired, iterate the refinement with the new, improved reconstruction. The strategy to only learn the residual greatly simplifies the learning problem. A standard Unet without bells and whistles is enough to reconstruct even small surface details, like dormers and roof substructures in satellite images. We also investigate residual reconstruction with less information and find that even a single image is enough to greatly improve an approximate reconstruction. Our full model reduces the mean absolute error of state-of-the-art stereo reconstruction systems by >50%, both in our target domain of satellite stereo and on stereo pairs from the ETH3D benchmark.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高品位高密度ステレオ再構成のための恥ずかしいほど単純だが非常に効果的な手法を提案する。 (i)お気に入りのステレオマッチング機で近似的な再構成を生成する。 (ii)その近似モデルで入力画像をリワープすること。 (iii)初期復元と歪画像の入力により、残差補正を回帰させることにより、深層ネットワークを訓練し、復元を強化する。 (iv)新しく改良された再建により、改良を繰り返すこと。 残余を学習する戦略は学習問題を非常に単純化する。 ベルやホイッスルのない標準的なunetは、衛星画像のドーマーや屋根のサブ構造など、小さな表面の詳細を再構築するのに十分です。 また,少ない情報で残像の復元を検討した結果,単一の画像であっても近似復元を大幅に改善できることがわかった。 本モデルでは,衛星ステレオのターゲット領域とeth3dベンチマークのステレオペアの両方において,最先端ステレオ復元システムの平均絶対誤差を50%以上低減する。

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