論文の概要: S3Net: Innovating Stereo Matching and Semantic Segmentation with a Single-Branch Semantic Stereo Network in Satellite Epipolar Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01643v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:52.560138
• Title: S3Net: Innovating Stereo Matching and Semantic Segmentation with a Single-Branch Semantic Stereo Network in Satellite Epipolar Imagery
• Title（参考訳）: S3Net:衛星エピポーラ画像における単分岐セマンティックステレオネットワークによるステレオマッチングとセマンティックセグメンテーションの革新
• Authors: Qingyuan Yang, Guanzhou Chen, Xiaoliang Tan, Tong Wang, Jiaqi Wang, Xiaodong Zhang,
• Abstract要約: この研究は、セマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを革新的に組み合わせたS3Net(Single-branch Semantic Stereo Network)というソリューションを導入している。 提案手法は,これらの2つのタスク間の本質的なリンクを識別し,活用することにより,意味情報のより正確な理解と相違性推定を実現する。 本モデルでは,セマンティックセグメンテーションにおけるmIoUを61.38から67.39に改善し,D1エラーと平均終点誤差(EPE)をそれぞれ10.051から9.579,1.439から1.403に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.965291952048872
• License:
• Abstract: Stereo matching and semantic segmentation are significant tasks in binocular satellite 3D reconstruction. However, previous studies primarily view these as independent parallel tasks, lacking an integrated multitask learning framework. This work introduces a solution, the Single-branch Semantic Stereo Network (S3Net), which innovatively combines semantic segmentation and stereo matching using Self-Fuse and Mutual-Fuse modules. Unlike preceding methods that utilize semantic or disparity information independently, our method dentifies and leverages the intrinsic link between these two tasks, leading to a more accurate understanding of semantic information and disparity estimation. Comparative testing on the US3D dataset proves the effectiveness of our S3Net. Our model improves the mIoU in semantic segmentation from 61.38 to 67.39, and reduces the D1-Error and average endpoint error (EPE) in disparity estimation from 10.051 to 9.579 and 1.439 to 1.403 respectively, surpassing existing competitive methods. Our codes are available at:https://github.com/CVEO/S3Net.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングとセマンティックセグメンテーションは両眼衛星の3D再構成において重要な課題である。 しかし、従来の研究ではこれらを独立した並列タスクと見なしており、統合マルチタスク学習フレームワークが欠如している。 セマンティック・ステレオ・ネットワーク(S3Net)は,セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・ネットワーク(S3Net)という,セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティックス(Semantic Semantic Stereo Network)というソリューションを導入する。 意味情報や不一致情報を個別に利用する従来の方法とは異なり、本手法はこれらの2つのタスク間の本質的なリンクを密度化して活用し、意味情報のより正確な理解と不一致推定をもたらす。 US3Dデータセットの比較テストは、我々のS3Netの有効性を証明する。 本モデルでは, セマンティックセグメンテーションにおけるmIoUを61.38から67.39に改善し, D1-Errorと平均終点誤差(EPE)を10.051から9.579, 1.439から1.403に削減し, 既存の競合手法を上回りました。 私たちのコードは、https://github.com/CVEO/S3Net.comで公開されています。

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