論文の概要: Co-Teaching: An Ark to Unsupervised Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08186v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 05:33:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 14:46:40.172487
• Title: Co-Teaching: An Ark to Unsupervised Stereo Matching
• Title（参考訳）: co-teaching: 教師なしステレオマッチングのark
• Authors: Hengli Wang, Rui Fan, Ming Liu
• Abstract要約: CoT-Stereoは、新しい教師なしステレオマッチングアプローチである。 KITTI Stereoベンチマークの実験は、CoT-Stereoの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.801038005597855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching is a key component of autonomous driving perception. Recent unsupervised stereo matching approaches have received adequate attention due to their advantage of not requiring disparity ground truth. These approaches, however, perform poorly near occlusions. To overcome this drawback, in this paper, we propose CoT-Stereo, a novel unsupervised stereo matching approach. Specifically, we adopt a co-teaching framework where two networks interactively teach each other about the occlusions in an unsupervised fashion, which greatly improves the robustness of unsupervised stereo matching. Extensive experiments on the KITTI Stereo benchmarks demonstrate the superior performance of CoT-Stereo over all other state-of-the-art unsupervised stereo matching approaches in terms of both accuracy and speed. Our project webpage is https://sites.google.com/view/cot-stereo.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは自律運転知覚の重要な構成要素である。 最近の教師なしステレオマッチングアプローチは、不一致の根拠を必要とせず、十分な注意を払っている。 しかし、これらのアプローチは咬合位に乏しい。 本稿では,この欠点を克服するために,新しい教師なしステレオマッチング手法であるCoT-Stereoを提案する。 具体的には,非教師付きステレオマッチングのロバスト性を大幅に向上させるため,2つのネットワークが相互に教師なしの方法で咬合について指導するコティーチングフレームワークを採用する。 KITTI Stereoベンチマークの大規模な実験は、CoT-Stereoの精度と速度の両面で、最先端の非教師なしステレオマッチングアプローチよりも優れた性能を示した。 プロジェクトのWebページはhttps://sites.google.com/view/cot-stereoです。

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