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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00343v6
• Date: Tue, 11 Jun 2024 04:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:48:47.063204
• 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, Chenming Zhang, Juntao Lu, 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10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。 我々は, 立体マッチングにおける最近の展開の総合的分析とデコンストラクションを, 包括的アブレーション実験を通じて実施する。 私たちのStereoBaseは、SceneFlow、KITTI 2015、2012(Reflective)で第1位であり、すべてのメトリクスで最高のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.4712469033627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo matching aims to estimate the disparity between matching pixels in a stereo image pair, which is important to robotics, autonomous driving, and other computer vision tasks. Despite the development of numerous impressive methods in recent years, 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 individual models for optimized performance. Specifically, we develop a flexible and efficient stereo matching codebase, called OpenStereo. OpenStereo includes training and inference codes of more than 10 network models, making it, to our knowledge, the most complete stereo matching toolbox available. Based on OpenStereo, we conducted experiments and have achieved or surpassed the performance metrics reported in the original paper. Additionally, we conduct an exhaustive analysis and deconstruction of recent developments in stereo matching through comprehensive ablative experiments. These investigations inspired the creation of StereoBase, a strong baseline model. Our StereoBase ranks 1st on SceneFlow, KITTI 2015, 2012 (Reflective) among published methods and achieves the best performance across all metrics. In addition, StereoBase has strong cross-dataset generalization. Code is available at \url{https://github.com/XiandaGuo/OpenStereo}.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは、ロボット工学、自律運転、その他のコンピュータビジョンタスクにおいて重要であるステレオ画像ペア内のマッチングピクセル間の格差を推定することを目的としている。 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、実用アプリケーションに最も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,本研究では,最適化性能のための個別モデルにのみ焦点をあてるのではなく,実用性を重視した総合的な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10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ます。 OpenStereoに基づいて実験を行い、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, 立体マッチングにおける最近の展開の総合的分析とデコンストラクションを, 包括的アブレーション実験を通じて実施する。 これらの調査により、強力なベースラインモデルであるStereoBaseが誕生した。 私たちのStereoBaseは、SceneFlow、KITTI 2015、2012(Reflective)で第1位であり、すべてのメトリクスで最高のパフォーマンスを実現しています。 さらに、StereoBaseは強力なクロスデータセットの一般化を持っている。 コードは \url{https://github.com/XiandaGuo/OpenStereo} で公開されている。

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