論文の概要: Stereo Object Matching Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12498v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 12:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:52:22.539908
• Title: Stereo Object Matching Network
• Title（参考訳）: ステレオオブジェクトマッチングネットワーク
• Authors: Jaesung Choe, Kyungdon Joo, Francois Rameau, In So Kweon
• Abstract要約: 本稿では,画像からの2次元コンテキスト情報と3次元オブジェクトレベル情報の両方を利用するステレオオブジェクトマッチング手法を提案する。 コストボリューム空間における3次元オブジェクト性を扱うための新しい方法として, 選択的サンプリング (RoISelect) と 2D-3D 融合がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.35697025102334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a stereo object matching method that exploits both 2D contextual information from images as well as 3D object-level information. Unlike existing stereo matching methods that exclusively focus on the pixel-level correspondence between stereo images within a volumetric space (i.e., cost volume), we exploit this volumetric structure in a different manner. The cost volume explicitly encompasses 3D information along its disparity axis, therefore it is a privileged structure that can encapsulate the 3D contextual information from objects. However, it is not straightforward since the disparity values map the 3D metric space in a non-linear fashion. Thus, we present two novel strategies to handle 3D objectness in the cost volume space: selective sampling (RoISelect) and 2D-3D fusion (fusion-by-occupancy), which allow us to seamlessly incorporate 3D object-level information and achieve accurate depth performance near the object boundary regions. Our depth estimation achieves competitive performance in the KITTI dataset and the Virtual-KITTI 2.0 dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像からの2次元コンテキスト情報と3次元オブジェクトレベル情報の両方を利用するステレオオブジェクトマッチング手法を提案する。 ボリューム空間内のステレオ画像間のピクセルレベルの対応(すなわちコストボリューム)のみに焦点を当てた既存のステレオマッチング手法とは異なり、このボリューム構造を異なる方法で活用する。 コストボリュームはその相違軸に沿って3D情報を明示的に包含するので、オブジェクトから3Dコンテキスト情報をカプセル化できる特権構造である。 しかし、不均一値が3次元距離空間を非線形にマッピングするので、それは簡単ではない。 そこで我々は,3次元オブジェクトレベルの情報をシームレスに統合し,オブジェクト境界領域付近で正確な深度性能を実現するために,選択サンプリング(RoISelect)と2D-3D融合(fusion-by-occupancy)の2つの新しい手法を提案する。 我々の深度推定は、KITTIデータセットとVirtual-KITTI 2.0データセットの競合性能を達成する。

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