論文の概要: Modeling Stereo-Confidence Out of the End-to-End Stereo-Matching Network
via Disparity Plane Sweep
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12001v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 14:52:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 13:47:23.211779
- Title: Modeling Stereo-Confidence Out of the End-to-End Stereo-Matching Network
via Disparity Plane Sweep
- Title（参考訳）: 異次元平面スイープによるエンドツーエンドステレオマッチングネットワークからのステレオ信頼のモデル化
- Authors: Jae Young Lee, Woonghyun Ka, Jaehyun Choi, Junmo Kim
- Abstract要約: 提案手法は, 立体像対の任意のシフトを, 差分マップの対応する量シフトで更新する,という考え方に基づいて構築された。
所望の相違プロファイルと予測された相違プロファイルを比較することで、左右の像のあいまいさのレベルを定量化し、信頼度を測定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.261772846687297
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We propose a novel stereo-confidence that can be measured externally to
various stereo-matching networks, offering an alternative input modality choice
of the cost volume for learning-based approaches, especially in safety-critical
systems. Grounded in the foundational concepts of disparity definition and the
disparity plane sweep, the proposed stereo-confidence method is built upon the
idea that any shift in a stereo-image pair should be updated in a corresponding
amount shift in the disparity map. Based on this idea, the proposed
stereo-confidence method can be summarized in three folds. 1) Using the
disparity plane sweep, multiple disparity maps can be obtained and treated as a
3-D volume (predicted disparity volume), like the cost volume is constructed.
2) One of these disparity maps serves as an anchor, allowing us to define a
desirable (or ideal) disparity profile at every spatial point. 3) By comparing
the desirable and predicted disparity profiles, we can quantify the level of
matching ambiguity between left and right images for confidence measurement.
Extensive experimental results using various stereo-matching networks and
datasets demonstrate that the proposed stereo-confidence method not only shows
competitive performance on its own but also consistent performance improvements
when it is used as an input modality for learning-based stereo-confidence
methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なステレオマッチングネットワークに対して外部から測定可能な新しいステレオ信頼度を提案し,特に安全クリティカルシステムにおいて,学習ベースアプローチにおいてコストボリュームの代替入力モダリティ選択を提供する。
本提案手法は, 立体像対のシフトを, 等間隔写像における対応する量シフトで更新する, という考え方に基づいて, 基本概念である不均一性の定義と不均質平面の掃討を基礎として構築されている。
この考えに基づき,提案手法は3つの折り畳みにまとめることができる。
1)不均質平面スイープを用いて、コストボリュームが構築されるように、複数の不均質マップを3次元ボリューム(予測不均質ボリューム)として取得、処理することができる。
2) これらの不均等写像の1つはアンカーとして機能し、任意の空間点において望ましい(あるいは理想的な)不均質プロファイルを定義することができる。
3) 予測された不一致プロファイルを比較することで, 信頼度測定のための左右画像間の一致曖昧度を定量化することができる。
各種ステレオマッチングネットワークとデータセットを用いた大規模な実験結果から,提案手法は自力で競合性能を示すだけでなく,学習に基づくステレオ信頼手法の入力モダリティとして使用する場合,一貫した性能向上を示す。
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