論文の概要: Semi-synthesis: A fast way to produce effective datasets for stereo matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10811v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 14:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:51:27.586003
• Title: Semi-synthesis: A fast way to produce effective datasets for stereo matching
• Title（参考訳）: 半合成:ステレオマッチングのための効果的なデータセットを生成するための高速な方法
• Authors: Ju He, Enyu Zhou, Liusheng Sun, Fei Lei, Chenyang Liu, Wenxiu Sun
• Abstract要約: 現実に近いテクスチャレンダリングは、ステレオマッチングのパフォーマンスを高める重要な要素です。 実物に近いテクスチャーで大量のデータを合成する効果的かつ高速な方法である半合成法を提案します。 実際のデータセットのさらなる微調整により、MiddleburyのSOTAパフォーマンスとKITTIおよびETH3Dデータセットの競争結果も達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.602343511350252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching is an important problem in computer vision which has drawn tremendous research attention for decades. Recent years, data-driven methods with convolutional neural networks (CNNs) are continuously pushing stereo matching to new heights. However, data-driven methods require large amount of training data, which is not an easy task for real stereo data due to the annotation difficulties of per-pixel ground-truth disparity. Though synthetic dataset is proposed to fill the gaps of large data demand, the fine-tuning on real dataset is still needed due to the domain variances between synthetic data and real data. In this paper, we found that in synthetic datasets, close-to-real-scene texture rendering is a key factor to boost up stereo matching performance, while close-to-real-scene 3D modeling is less important. We then propose semi-synthetic, an effective and fast way to synthesize large amount of data with close-to-real-scene texture to minimize the gap between synthetic data and real data. Extensive experiments demonstrate that models trained with our proposed semi-synthetic datasets achieve significantly better performance than with general synthetic datasets, especially on real data benchmarks with limited training data. With further fine-tuning on the real dataset, we also achieve SOTA performance on Middlebury and competitive results on KITTI and ETH3D datasets.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングはコンピュータビジョンの重要な問題であり、何十年にもわたって大きな研究の注目を集めてきた。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたデータ駆動手法が,新たな高さへのステレオマッチングを継続的に進めている。 しかし,データ駆動方式には大量のトレーニングデータが必要であり,画素単位の接地距離の差によるアノテーションの難しさのため,実際のステレオデータにとって容易な作業ではない。 大規模なデータ要求のギャップを埋めるために合成データセットが提案されているが、合成データと実データの間のドメインのばらつきのため、実データセットの微調整はまだ必要である。 本論文では, 合成データセットにおいて, ステレオマッチング性能を向上する鍵となる要素であると同時に, 現実に近い3Dモデリングが重要でないことを明らかにした。 そこで我々は, 合成データと実データとのギャップを最小化するために, 半合成的, 有効かつ高速に大量のデータをリアルタイムなテクスチャで合成する手法を提案する。 広範な実験により,提案する半合成データセットで学習したモデルが,一般的な合成データセット,特にトレーニングデータに制限のある実データベンチマークよりも有意に優れた性能を達成できることが証明された。 実際のデータセットのさらなる微調整により、MiddleburyのSOTAパフォーマンスとKITTIおよびETH3Dデータセットの競争結果も達成します。

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