論文の概要: On the confidence of stereo matching in a deep-learning era: a quantitative evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00431v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 19:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 07:17:30.062088
• Title: On the confidence of stereo matching in a deep-learning era: a quantitative evaluation
• Title（参考訳）: ディープラーニング時代のステレオマッチングの信頼性について:定量的評価
• Authors: Matteo Poggi, Seungryong Kim, Fabio Tosi, Sunok Kim, Filippo Aleotti, Dongbo Min, Kwanghoon Sohn, Stefano Mattoccia
• Abstract要約: ステレオマッチングにおける信頼度推定の分野における10年以上の発展を概観する。 本研究では,異なるステレオアルゴリズムのプールに適用した場合と,最先端のディープステレオネットワークと組み合わせる場合とで,各測定値の異なる挙動について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.09613797008099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching is one of the most popular techniques to estimate dense depth maps by finding the disparity between matching pixels on two, synchronized and rectified images. Alongside with the development of more accurate algorithms, the research community focused on finding good strategies to estimate the reliability, i.e. the confidence, of estimated disparity maps. This information proves to be a powerful cue to naively find wrong matches as well as to improve the overall effectiveness of a variety of stereo algorithms according to different strategies. In this paper, we review more than ten years of developments in the field of confidence estimation for stereo matching. We extensively discuss and evaluate existing confidence measures and their variants, from hand-crafted ones to the most recent, state-of-the-art learning based methods. We study the different behaviors of each measure when applied to a pool of different stereo algorithms and, for the first time in literature, when paired with a state-of-the-art deep stereo network. Our experiments, carried out on five different standard datasets, provide a comprehensive overview of the field, highlighting in particular both strengths and limitations of learning-based strategies.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは、2つの同期画像と修正画像に一致するピクセルの差を見出すことにより、密度深度マップを推定する最も一般的な手法の1つである。 より正確なアルゴリズムの開発とともに、研究コミュニティは信頼性を推定する優れた戦略を見つけることに注力した。 信頼度 推定格差マップ この情報は、間違った一致をナビゲートし、異なる戦略に従って様々なステレオアルゴリズムの全体的な効果を改善するための強力な手がかりであることが証明されている。 本稿では,ステレオマッチングにおける信頼度推定の分野における10年以上の発展を概観する。 我々は,手作りの手法から最新の最先端の学習手法まで,既存の信頼度尺度とその変種を幅広く議論し,評価する。 本研究では,異なるステレオアルゴリズムのプールに適用した場合と,最先端のディープステレオネットワークと組み合わせる場合とで,各測定値の異なる挙動について検討する。 5つの異なる標準データセットで実施した実験では、分野の概要を概観し、特に学習に基づく戦略の強みと限界を強調した。

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