論文の概要: OpenStereo: A Comprehensive Benchmark for Stereo Matching and Strong Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00343v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 04:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:39:39.681287
• Title: OpenStereo: A Comprehensive Benchmark for Stereo Matching and Strong Baseline
• Title（参考訳）: OpenStereo: ステレオマッチングと強力なベースラインのための総合ベンチマーク
• Authors: Xianda Guo, Juntao Lu, Chenming Zhang, Yiqi Wang, Yiqun Duan, Tian Yang, Zheng Zhu, Long Chen
• Abstract要約: 我々はOpenStereoと呼ばれるフレキシブルで効率的なステレオマッチングを開発する。 OpenStereoには12以上のネットワークモデルのトレーニングと推論コードが含まれている。 SceneFlowデータセットの実験を行い、元の論文で報告されたパフォーマンス指標を達成または超えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.429115627831877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching, a pivotal technique in computer vision, plays a crucial role in robotics, autonomous navigation, and augmented reality. Despite the development of numerous impressive methods in recent years, replicating their results and determining the most suitable architecture for practical application remains challenging. Addressing this gap, our paper introduces a comprehensive benchmark focusing on practical applicability rather than solely on performance enhancement. Specifically, we develop a flexible and efficient stereo matching codebase, called OpenStereo. OpenStereo includes training and inference codes of more than 12 network models, making it, to our knowledge, the most complete stereo matching toolbox available. Based on OpenStereo, we conducted experiments on the SceneFlow dataset and have achieved or surpassed the performance metrics reported in the original paper. Additionally, we conduct an in-depth revisitation of recent developments in stereo matching through ablative experiments. These investigations inspired the creation of StereoBase, a simple yet strong baseline model. Our extensive comparative analyses of StereoBase against numerous contemporary stereo matching methods on the SceneFlow dataset demonstrate its remarkably strong performance. The source code is available at https://github.com/XiandaGuo/OpenStereo.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける重要な技術であるステレオマッチングは、ロボット工学、自律ナビゲーション、拡張現実において重要な役割を果たす。 近年、数多くの印象的な手法が開発されているにもかかわらず、その結果を複製し、実用的なアプリケーションに適したアーキテクチャを決定することは依然として困難である。 このギャップに対処するため,本論文では,性能向上に留まらず,実用性に焦点をあてた総合ベンチマークを提案する。 具体的には,OpenStereoと呼ばれる,柔軟で効率的なステレオマッチングコードベースを開発する。 openstereoには12以上のネットワークモデルのトレーニングと推論コードが含まれており、私たちの知る限り、最も完全なステレオマッチングツールボックスです。 OpenStereoをベースにSceneFlowデータセットの実験を行い、元の論文で報告されたパフォーマンス指標を達成または超えた。 さらに,最近のステレオマッチングの進展を,アブレーション実験によって詳細に再検討する。 これらの調査は、シンプルだが強力なベースラインモデルであるStereoBaseの開発にインスピレーションを与えた。 SceneFlowデータセット上での多数のステレオマッチング手法に対するStereoBaseの広範な比較分析により,その顕著な性能が示された。 ソースコードはhttps://github.com/XiandaGuo/OpenStereoで入手できる。

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