論文の概要: CFDNet: A Generalizable Foggy Stereo Matching Network with Contrastive Feature Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18181v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 07:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 11:12:42.736765
• Title: CFDNet: A Generalizable Foggy Stereo Matching Network with Contrastive Feature Distillation
• Title（参考訳）: CFDNet: コントラスト特徴蒸留を用いた汎用的なFggy Stereo Matching Network
• Authors: Zihua Liu, Yizhou Li and Masatoshi Okutomi
• Abstract要約: コントラスト的特徴蒸留(CFD)に基づく枠組みを導入する。 この戦略は、統合されたクリーンフォグの特徴からの特徴蒸留と対照的な学習を組み合わせることで、霧の深さのヒントとクリーンマッチングの特徴へのバランスのとれた依存を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.655465312241699
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Stereo matching under foggy scenes remains a challenging task since the scattering effect degrades the visibility and results in less distinctive features for dense correspondence matching. While some previous learning-based methods integrated a physical scattering function for simultaneous stereo-matching and dehazing, simply removing fog might not aid depth estimation because the fog itself can provide crucial depth cues. In this work, we introduce a framework based on contrastive feature distillation (CFD). This strategy combines feature distillation from merged clean-fog features with contrastive learning, ensuring balanced dependence on fog depth hints and clean matching features. This framework helps to enhance model generalization across both clean and foggy environments. Comprehensive experiments on synthetic and real-world datasets affirm the superior strength and adaptability of our method.
• Abstract（参考訳）: 散乱効果は可視性を低下させ、密度の高い対応マッチングには特徴の少ない特徴をもたらすため、霧の場面下でのステレオマッチングは難しい課題である。 従来の学習に基づく手法では、物理散乱関数を統合してステレオマッチングとデハージングを行ったが、霧を除去するだけでは、霧自体が重要な深さの手がかりとなるため、深度推定には役立たない。 本稿では,cfd(con contrastive feature distillation)に基づくフレームワークについて紹介する。 この戦略は、統合されたクリーンフォグ機能からのフィーチャー蒸留と対照的な学習を組み合わせることで、霧の深さヒントとクリーンマッチング機能に対するバランスのとれた依存を確保する。 このフレームワークはクリーン環境と霧環境の両方でモデルの一般化を促進するのに役立つ。 合成および実世界のデータセットに関する総合実験により,本手法の優れた強度と適応性が確認された。

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