論文の概要: StereoVAE: A lightweight stereo matching system through embedded GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11566v2
• Date: Thu, 25 May 2023 05:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:41:04.634261
• Title: StereoVAE: A lightweight stereo matching system through embedded GPUs
• Title（参考訳）: StereoVAE:組み込みGPUによる軽量ステレオマッチングシステム
• Authors: Qiong Chang, Xiang Li, Xin Xu, Xin Liu, Yun Li and Miyazaki Jun
• Abstract要約: 組込みGPUによるステレオマッチングのための軽量システムを提案する。 これにより、ステレオマッチングにおける精度と処理速度のトレードオフを解消し、組込みシステムはリアルタイム処理を確実にしながらマッチング精度をさらに向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.338765413730743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a lightweight system for stereo matching through embedded GPUs. It breaks the trade-off between accuracy and processing speed in stereo matching, enabling our embedded system to further improve the matching accuracy while ensuring real-time processing. The main idea of our method is to construct a tiny neural network based on variational auto-encoder (VAE) to upsample and refinement a small size of coarse disparity map, which is first generated by a traditional matching method. The proposed hybrid structure cannot only bring the advantage of traditional methods in terms of computational complexity, but also ensure the matching accuracy under the impact of neural network. Extensive experiments on the KITTI 2015 benchmark demonstrate that our tiny system exhibits high robustness in improving the accuracy of the coarse disparity maps generated by different algorithms, while also running in real-time on embedded GPUs.
• Abstract（参考訳）: 組込みGPUによるステレオマッチングのための軽量システムを提案する。 ステレオマッチングにおける精度と処理速度のトレードオフを解消し、リアルタイム処理を確保しつつ、組み込みシステムによるマッチング精度の向上を可能にします。 提案手法の主な考え方は,従来のマッチング手法によって最初に生成される粗い不均一マップの小型化と改善のために,可変オートエンコーダ(VAE)に基づく小さなニューラルネットワークを構築することである。 提案したハイブリッド構造は、計算複雑性の観点から従来の手法の利点をもたらすだけでなく、ニューラルネットワークの影響下でのマッチング精度を確保することもできる。 KITTI 2015ベンチマークの大規模な実験により、我々の小さなシステムは、異なるアルゴリズムによって生成された粗い不均一マップの精度を向上し、組込みGPU上でリアルタイムに動作していることを示す。

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