論文の概要: Multi-scale Iterative Residuals for Fast and Scalable Stereo Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12769v1
- Date: Mon, 25 Oct 2021 09:54:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 16:41:47.184005
- Title: Multi-scale Iterative Residuals for Fast and Scalable Stereo Matching
- Title（参考訳）: 高速かつスケーラブルなステレオマッチングのためのマルチスケール反復残差
- Authors: Kumail Raza, Ren\'e Schuster, Didier Stricker
- Abstract要約: 本稿では,このギャップを埋めるために,反復的マルチスケール粗粒微細化(iCFR)フレームワークを提案する。
マルチスケールのワープ機能を用いて,差分残差を推定し,コスト容積の差分探索範囲を最小限まで押し上げる。
最後に,マルチスケールアプローチに固有の精度の喪失を回復するために,改良ネットワークを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.76996108304056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the remarkable progress of deep learning in stereo matching, there
exists a gap in accuracy between real-time models and slower state-of-the-art
models which are suitable for practical applications. This paper presents an
iterative multi-scale coarse-to-fine refinement (iCFR) framework to bridge this
gap by allowing it to adopt any stereo matching network to make it fast, more
efficient and scalable while keeping comparable accuracy. To reduce the
computational cost of matching, we use multi-scale warped features to estimate
disparity residuals and push the disparity search range in the cost volume to a
minimum limit. Finally, we apply a refinement network to recover the loss of
precision which is inherent in multi-scale approaches. We test our iCFR
framework by adopting the matching networks from state-of-the art GANet and
AANet. The result is 49$\times$ faster inference time compared to GANetdeep and
4$\times$ less memory consumption, with comparable error. Our best performing
network, which we call FRSNet is scalable even up to an input resolution of 6K
on a GTX 1080Ti, with inference time still below one second and comparable
accuracy to AANet+. It out-performs all real-time stereo methods and achieves
competitive accuracy on the KITTI benchmark.
- Abstract（参考訳）: ステレオマッチングにおけるディープラーニングの顕著な進歩にもかかわらず、実際の応用に適したリアルタイムモデルと遅い最先端モデルの間には精度の差がある。
本稿では,このギャップを埋めるために,任意のステレオマッチングネットワークを導入し,高速で効率よく,かつスケーラブルな処理を実現する,反復的マルチスケール粗大化(iCFR)フレームワークを提案する。
マッチングの計算コストを削減するために,マルチスケールのワープ機能を用いて,差分残差を推定し,コスト容積の差分探索範囲を最小限に抑える。
最後に,マルチスケールアプローチに固有の精度の損失を回復するために,改良ネットワークを適用した。
我々は、最先端のGANetとAANetのマッチングネットワークを採用することで、iCFRフレームワークをテストする。
その結果は 49$\times$ GANetdeep と 4$\times$ より高速な推論時間となり、エラーは同等である。
私たちがfrsnetと呼んでいる最良のパフォーマンスネットワークは、gtx 1080tiの入力解像度6kまでスケーラブルで、推論時間は1秒以下で、aanet+と同等の精度です。
すべてのリアルタイムステレオメソッドを上回り、KITTIベンチマークで競合精度を達成する。
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