論文の概要: IGEV++: Iterative Multi-range Geometry Encoding Volumes for Stereo Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00638v3
- Date: Sun, 11 May 2025 09:54:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 14:13:12.266973
- Title: IGEV++: Iterative Multi-range Geometry Encoding Volumes for Stereo Matching
- Title（参考訳）: IGEV++: ステレオマッチングのための反復的マルチレンジ幾何符号化ボリューム
- Authors: Gangwei Xu, Xianqi Wang, Zhaoxing Zhang, Junda Cheng, Chunyuan Liao, Xin Yang,
- Abstract要約: ステレオマッチングのための新しいディープネットワークアーキテクチャIGEV++を提案する。
提案したIGEV++ は多範囲幾何体積 (MGEV) を構成しており、不測領域や大きな不均質領域の粗粒度形状情報を符号化する。
MGEVは、アウトレーヤやテクスチャレス領域など、大きな格差や不適切な領域を効率的に扱うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.859381791267791
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stereo matching is a core component in many computer vision and robotics systems. Despite significant advances over the last decade, handling matching ambiguities in ill-posed regions and large disparities remains an open challenge. In this paper, we propose a new deep network architecture, called IGEV++, for stereo matching. The proposed IGEV++ constructs Multi-range Geometry Encoding Volumes (MGEV), which encode coarse-grained geometry information for ill-posed regions and large disparities, while preserving fine-grained geometry information for details and small disparities. To construct MGEV, we introduce an adaptive patch matching module that efficiently and effectively computes matching costs for large disparity ranges and/or ill-posed regions. We further propose a selective geometry feature fusion module to adaptively fuse multi-range and multi-granularity geometry features in MGEV. Then, we input the fused geometry features into ConvGRUs to iteratively update the disparity map. MGEV allows to efficiently handle large disparities and ill-posed regions, such as occlusions and textureless regions, and enjoys rapid convergence during iterations. Our IGEV++ achieves the best performance on the Scene Flow test set across all disparity ranges, up to 768px. Our IGEV++ also achieves state-of-the-art accuracy on the Middlebury, ETH3D, KITTI 2012, and 2015 benchmarks. Specifically, IGEV++ achieves a 3.23\% 2-pixel outlier rate (Bad 2.0) on the large disparity benchmark, Middlebury, representing error reductions of 31.9\% and 54.8\% compared to RAFT-Stereo and GMStereo, respectively. We also present a real-time version of IGEV++ that achieves the best performance among all published real-time methods on the KITTI benchmarks. The code is publicly available at https://github.com/gangweix/IGEV and https://github.com/gangweix/IGEV-plusplus.
- Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは多くのコンピュータビジョンとロボティクスシステムの中核的なコンポーネントである。
過去10年間で大きな進歩があったにもかかわらず、不適切な地域や大きな格差におけるあいまいさの対応は依然としてオープンな課題である。
本稿では,ステレオマッチングのための新しいディープネットワークアーキテクチャIGEV++を提案する。
提案したIGEV++は,多範囲幾何符号化ボリューム (MGEV) を構築し,不測領域と大差分に対して粗粒度な幾何情報を符号化し,細粒度な幾何情報を詳細と小差分で保存する。
MGEVを構築するために,大規模な不均等領域や不整合領域のマッチングコストを効率よく効果的に計算する適応型パッチマッチングモジュールを提案する。
さらに,MGEVにおける多範囲および多粒度特徴を適応的に融合する選択的幾何特徴融合モジュールを提案する。
そして、融合した幾何学的特徴をConvGRUに入力し、不均一写像を反復的に更新する。
MGEVは、オクルージョンやテクスチャレスのような大きな不均一な領域を効率的に扱うことができ、イテレーション中に急速に収束する。
私たちのIGEV++は、Scene Flowテストセットで最大768pxまで、すべての異なる範囲で最高のパフォーマンスを実現しています。
私たちのIGEV++は、Middlebury、ETH3D、KITTI 2012、2015ベンチマークの最先端の精度も達成しています。
具体的には、IGEV++ は、RAFT-Stereo と GMStereo と比較して、エラーの削減率 31.9\% と 54.8\% を表す大きな格差ベンチマークであるMiddlebury において、3.23\% 2ピクセルのアウトリーレート (Bad 2.0) を達成している。
また、IGEV++のリアルタイムバージョンを提示し、KITTIベンチマークで公開されたすべてのリアルタイムメソッドの中で最高のパフォーマンスを達成する。
コードはhttps://github.com/gangweix/IGEVとhttps://github.com/gangweix/IGEV-plusplusで公開されている。
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