論文の概要: Symmetric Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03802v2
• Date: Tue, 20 Apr 2021 07:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 22:43:48.183283
• Title: Symmetric Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: ステレオ画像の超解像に対する対称視差注意法
• Authors: Yingqian Wang, Xinyi Ying, Longguang Wang, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo
• Abstract要約: ステレオ画像対の対称性を利用したステレオ画像SRの性能を向上させる。 ビューの両面を超解するbiPAMを備えたSiameseネットワークを設計する。 4つの公開データセットの実験により,提案手法の優れた性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.20494593243566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although recent years have witnessed the great advances in stereo image super-resolution (SR), the beneficial information provided by binocular systems has not been fully used. Since stereo images are highly symmetric under epipolar constraint, in this paper, we improve the performance of stereo image SR by exploiting symmetry cues in stereo image pairs. Specifically, we propose a symmetric bi-directional parallax attention module (biPAM) and an inline occlusion handling scheme to effectively interact cross-view information. Then, we design a Siamese network equipped with a biPAM to super-resolve both sides of views in a highly symmetric manner. Finally, we design several illuminance-robust losses to enhance stereo consistency. Experiments on four public datasets demonstrate the superior performance of our method. Source code is available at https://github.com/YingqianWang/iPASSR.
• Abstract（参考訳）: 近年、ステレオ画像超解像(SR)の進歩が見られたが、双眼鏡システムが提供する有益な情報は十分に利用されていない。 ステレオ画像はエピポーラ制約下では高度に対称であるため,ステレオ画像ペアの対称性を活用し,ステレオ画像srの性能を向上させる。 具体的には、対称な双方向パララックスアテンションモジュール(biPAM)と、クロスビュー情報を効果的に相互作用するインラインオクルージョンハンドリングスキームを提案する。 次に,ビューの両側を高度に対称な方法で超解くために,bipamを備えたシャムネットワークを設計する。 最後に,複数の照度ロバスト損失をデザインし,ステレオ一貫性を高める。 4つの公開データセットの実験により,提案手法の優れた性能が示された。 ソースコードはhttps://github.com/yingqianwang/ipassr。

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