論文の概要: Digging Into Uncertainty-based Pseudo-label for Robust Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16509v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 09:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 15:09:19.751869
• Title: Digging Into Uncertainty-based Pseudo-label for Robust Stereo Matching
• Title（参考訳）: ロバストステレオマッチングのための不確実性に基づく擬似ラベルの探索
• Authors: Zhelun Shen, Xibin Song, Yuchao Dai, Dingfu Zhou, Zhibo Rao, Liangjun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ロバストなステレオマッチングのための不確実性推定法を提案する。 事前学習されたモデルを新しい領域に適応させるために,不確実性に基づく擬似ラベルを提案する。 本手法は,ロバスト・ビジョン・チャレンジ2020のステレオタスクにおいて,強いクロスドメイン,適応,共同一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.959000340261625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the domain differences and unbalanced disparity distribution across multiple datasets, current stereo matching approaches are commonly limited to a specific dataset and generalize poorly to others. Such domain shift issue is usually addressed by substantial adaptation on costly target-domain ground-truth data, which cannot be easily obtained in practical settings. In this paper, we propose to dig into uncertainty estimation for robust stereo matching. Specifically, to balance the disparity distribution, we employ a pixel-level uncertainty estimation to adaptively adjust the next stage disparity searching space, in this way driving the network progressively prune out the space of unlikely correspondences. Then, to solve the limited ground truth data, an uncertainty-based pseudo-label is proposed to adapt the pre-trained model to the new domain, where pixel-level and area-level uncertainty estimation are proposed to filter out the high-uncertainty pixels of predicted disparity maps and generate sparse while reliable pseudo-labels to align the domain gap. Experimentally, our method shows strong cross-domain, adapt, and joint generalization and obtains \textbf{1st} place on the stereo task of Robust Vision Challenge 2020. Additionally, our uncertainty-based pseudo-labels can be extended to train monocular depth estimation networks in an unsupervised way and even achieves comparable performance with the supervised methods. The code will be available at https://github.com/gallenszl/UCFNet.
• Abstract（参考訳）: ドメインの違いと複数のデータセット間の不均衡な分散のため、現在のステレオマッチングアプローチは一般的に特定のデータセットに限られ、他のデータセットにはあまり一般化されない。 このようなドメインシフト問題は、通常、実際の環境では簡単には得られない、コストのかかるターゲットドメインの接地データに対する相当な適応によって対処される。 本稿では,ロバストなステレオマッチングのための不確実性推定を提案する。 具体的には、不一致分布のバランスをとるために、次の段不一致探索空間を適応的に調整するために画素レベルの不確実性推定を用いる。 そこで,不確実性に基づく擬似ラベルを新たに導入し,画素レベルと領域レベルの不確かさを推定し,予測された不確かさマップの高不確かさ画素をフィルタリングし,信頼度の高い擬似ラベルを生成して領域ギャップを整列させる手法を提案する。 実験では,強いクロスドメイン,適応,ジョイント・ジェネライゼーションを示し,ロバスト・ヴィジョン・チャレンジ2020のステレオタスクにおいて, \textbf{1st} が得られた。 さらに、不確実性に基づく擬似ラベルを拡張して、教師なしの方法で単眼深度推定ネットワークを訓練し、教師付き手法と同等の性能を達成できる。 コードはhttps://github.com/gallenszl/UCFNetで入手できる。

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