論文の概要: Digging Into Normal Incorporated Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18171v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 09:01:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:48:01.861855
• Title: Digging Into Normal Incorporated Stereo Matching
• Title（参考訳）: 正常な組込みステレオマッチングを掘り下げる
• Authors: Zihua Liu, Songyan Zhang, Zhicheng Wang and Masatoshi Okutomi
• Abstract要約: NDP(Non-local Disparity propagation)とARL(Affinity-aware residual Learning)という2つのモジュールからなる通常の統合型共同学習フレームワークを提案する。 この作業が完了するまでに、我々のアプローチは、KITTI 2015データセットにおける前景ピクセル間のステレオマッチングで1位、Scene Flowデータセットで3位にランクインしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.849192633442453
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable progress facilitated by learning-based stereo-matching algorithms, disparity estimation in low-texture, occluded, and bordered regions still remains a bottleneck that limits the performance. To tackle these challenges, geometric guidance like plane information is necessary as it provides intuitive guidance about disparity consistency and affinity similarity. In this paper, we propose a normal incorporated joint learning framework consisting of two specific modules named non-local disparity propagation(NDP) and affinity-aware residual learning(ARL). The estimated normal map is first utilized for calculating a non-local affinity matrix and a non-local offset to perform spatial propagation at the disparity level. To enhance geometric consistency, especially in low-texture regions, the estimated normal map is then leveraged to calculate a local affinity matrix, providing the residual learning with information about where the correction should refer and thus improving the residual learning efficiency. Extensive experiments on several public datasets including Scene Flow, KITTI 2015, and Middlebury 2014 validate the effectiveness of our proposed method. By the time we finished this work, our approach ranked 1st for stereo matching across foreground pixels on the KITTI 2015 dataset and 3rd on the Scene Flow dataset among all the published works.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくステレオマッチングアルゴリズムによる顕著な進歩にもかかわらず、低テクスト領域、オクルード領域、境界領域における不一致推定は依然として性能を制限するボトルネックである。 これらの課題に取り組むためには、異なる一貫性と親和性の類似性に関する直感的なガイダンスを提供するため、平面情報のような幾何学的ガイダンスが必要である。 本稿では,NDP(Non-local Disparity propagation)とARL(Affinity-aware residual Learning)という2つのモジュールからなる通常の統合型共同学習フレームワークを提案する。 推定された正規写像は、まず非局所親和性行列と非局所オフセットを計算し、不均一度レベルで空間伝播を行う。 低テクスチュア領域における幾何整合性を高めるため、推定された正規写像を利用して局所親和性行列を計算し、補正の参照先に関する情報を残差学習し、残差学習効率を向上させる。 Scene Flow、KITTI 2015、Midbury 2014などの公開データセットに対する大規模な実験により、提案手法の有効性が検証された。 この作業が完了するまでに、我々のアプローチは、KITTI 2015データセットにおける前景ピクセル間のステレオマッチングで1位、Scene Flowデータセットで3位にランクインしました。

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