論文の概要: UAVStereo: A Multiple Resolution Dataset for Stereo Matching in UAV Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10082v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 16:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 14:58:07.446436
• Title: UAVStereo: A Multiple Resolution Dataset for Stereo Matching in UAV Scenarios
• Title（参考訳）: UAVStereo:UAVシナリオにおけるステレオマッチングのための多重解像度データセット
• Authors: Zhang Xiaoyi, Cao Xuefeng, Yu Anzhu, Yu Wenshuai, Li Zhenqi, Quan Yujun
• Abstract要約: 本稿では,UAVStereoと呼ばれる多解像度UAVシナリオデータセットを構築し,34k以上のステレオ画像ペアが3つの典型的なシーンをカバーしている。 本稿では,UAVシナリオにおける課題に対処する際の限界を明らかにするとともに,従来型および最先端のディープラーニング手法の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6524460254566905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching is a fundamental task for 3D scene reconstruction. Recently, deep learning based methods have proven effective on some benchmark datasets, such as KITTI and Scene Flow. UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) are commonly utilized for surface observation, and their captured images are frequently used for detailed 3D reconstruction due to high resolution and low-altitude acquisition. At present, the mainstream supervised learning network requires a significant amount of training data with ground-truth labels to learn model parameters. However, due to the scarcity of UAV stereo matching datasets, the learning-based network cannot be applied to UAV images. To facilitate further research, this paper proposes a novel pipeline to generate accurate and dense disparity maps using detailed meshes reconstructed by UAV images and LiDAR point clouds. Through the proposed pipeline, this paper constructs a multi-resolution UAV scenario dataset, called UAVStereo, with over 34k stereo image pairs covering 3 typical scenes. As far as we know, UAVStereo is the first stereo matching dataset of UAV low-altitude scenarios. The dataset includes synthetic and real stereo pairs to enable generalization from the synthetic domain to the real domain. Furthermore, our UAVStereo dataset provides multi-resolution and multi-scene images pairs to accommodate a variety of sensors and environments. In this paper, we evaluate traditional and state-of-the-art deep learning methods, highlighting their limitations in addressing challenges in UAV scenarios and offering suggestions for future research. The dataset is available at https://github.com/rebecca0011/UAVStereo.git
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは3次元シーン再構築の基本課題である。 近年,KITTIやScene Flowなどのベンチマークデータセットでは,ディープラーニングに基づく手法が有効であることが証明されている。 UAV (Unmanned Aerial Vehicles) は地表観測によく使われ、高分解能・低高度取得による詳細な3D再構成にしばしば使用される。 現在、主流の教師付き学習ネットワークでは、モデルパラメータを学習するためには、地道ラベルを用いた大量のトレーニングデータが必要である。 しかし、UAVステレオマッチングデータセットが不足しているため、学習ベースネットワークはUAV画像に適用できない。 本稿では,UAV画像とLiDAR点雲によって再構成された詳細なメッシュを用いて,高精度で高密度な不均質マップを生成するパイプラインを提案する。 提案するパイプラインを通じて,UAVStereoと呼ばれる多解像度UAVシナリオデータセットを構築し,34k以上のステレオ画像ペアが3つの典型的なシーンをカバーする。 われわれが知る限り、UAVStereoはUAV低高度シナリオの最初のステレオマッチングデータセットである。 このデータセットは合成ドメインから実ドメインへの一般化を可能にする合成および実ステレオペアを含む。 さらに、UAVStereoデータセットは、さまざまなセンサーや環境に対応するために、マルチ解像度とマルチシーンの画像ペアを提供する。 本稿では,UAVシナリオにおける課題に対処する上での限界を強調し,今後の研究に向けて提案する,従来型および最先端のディープラーニング手法の評価を行う。 データセットはhttps://github.com/rebecca0011/uavstereo.gitで入手できる。

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