論文の概要: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07547v1
- Date: Wed, 15 Sep 2021 19:27:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 13:59:57.500163
- Title: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching
- Title（参考訳）: RAFT-Stereo:ステレオマッチングのためのマルチレベルリカレントフィールド変換
- Authors: Lahav Lipson, Zachary Teed, Jia Deng
- Abstract要約: RAFT-Stereoは,光学フローネットワークRAFTをベースとした修正ステレオのための新しい深層アーキテクチャである。
画像間でより効率的に情報を伝達する多レベル畳み込みGRUを導入する。
RAFT-Stereoの修正版は正確なリアルタイム推論を行うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.44903340167672
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce RAFT-Stereo, a new deep architecture for rectified stereo based
on the optical flow network RAFT. We introduce multi-level convolutional GRUs,
which more efficiently propagate information across the image. A modified
version of RAFT-Stereo can perform accurate real-time inference. RAFT-stereo
ranks first on the Middlebury leaderboard, outperforming the next best method
on 1px error by 29% and outperforms all published work on the ETH3D two-view
stereo benchmark. Code is available at
https://github.com/princeton-vl/RAFT-Stereo.
- Abstract（参考訳）: RAFT-Stereoは,光学フローネットワークRAFTをベースとした修正ステレオの新しい深層アーキテクチャである。
画像間でより効率的に情報を伝達する多レベル畳み込みGRUを導入する。
RAFT-Stereoの修正版は正確なリアルタイム推論を行うことができる。
raft-stereo は middlebury leaderboard で第1位にランクインし、1px error の次のベストメソッドを29%上回り、eth3d two-view stereo ベンチマークで公表された全作品を上回った。
コードはhttps://github.com/princeton-vl/RAFT-Stereoで入手できる。
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