論文の概要: Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05773v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 14:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 21:00:11.126779
• Title: Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitation
• Title（参考訳）: Correlate-and-Excite: Guided Cost Volume Excitationによるリアルタイムステレオマッチング
• Authors: Antyanta Bangunharcana, Jae Won Cho, Seokju Lee, In So Kweon, Kyung-Soo Kim, Soohyun Kim
• Abstract要約: 本稿では,GCE ( Guided Cost Volume Excitation) を構築し,画像によって誘導されるコストボリュームの簡単なチャネル励磁により,性能が大幅に向上することを示す。 我々はCorrelate-and-Excite(CoEx)と呼ぶエンドツーエンドネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.83008812026635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Volumetric deep learning approach towards stereo matching aggregates a cost volume computed from input left and right images using 3D convolutions. Recent works showed that utilization of extracted image features and a spatially varying cost volume aggregation complements 3D convolutions. However, existing methods with spatially varying operations are complex, cost considerable computation time, and cause memory consumption to increase. In this work, we construct Guided Cost volume Excitation (GCE) and show that simple channel excitation of cost volume guided by image can improve performance considerably. Moreover, we propose a novel method of using top-k selection prior to soft-argmin disparity regression for computing the final disparity estimate. Combining our novel contributions, we present an end-to-end network that we call Correlate-and-Excite (CoEx). Extensive experiments of our model on the SceneFlow, KITTI 2012, and KITTI 2015 datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of our model and show that our model outperforms other speed-based algorithms while also being competitive to other state-of-the-art algorithms. Codes will be made available at https://github.com/antabangun/coex.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングへのボリューム型ディープラーニングアプローチは、3次元畳み込みを用いた入力左右画像から計算したコストボリュームを集約する。 近年の研究では,3次元畳み込みを補完する画像特徴と空間的に変化するコスト容積の蓄積の利用が示されている。 しかし、空間的に異なる操作を持つ既存の手法は複雑であり、計算にかなりのコストがかかり、メモリ消費が増加する。 本研究では,ガイド付きコストボリューム励起(gce)を構築し,画像ガイド付きコストボリュームの簡易チャネル励起により,性能が大幅に向上することを示す。 さらに,最終不等式推定値を計算するために,ソフト・アーグミン不等式回帰に先立ってトップk選択を用いる新しい手法を提案する。 新たな貢献を組み合わせることで,我々はcoex(relation-and-excite)と呼ぶエンドツーエンドネットワークを提案する。 SceneFlow、KITTI 2012、KITTI 2015データセットにおける我々のモデルの大規模な実験は、我々のモデルの有効性と効率を実証し、我々のモデルは他の速度ベースアルゴリズムよりも優れており、他の最先端アルゴリズムと競合していることを示す。 コードはhttps://github.com/antabangun/coexで入手できる。

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