論文の概要: UWStereo: A Large Synthetic Dataset for Underwater Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01782v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 10:52:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:01:57.466549
• Title: UWStereo: A Large Synthetic Dataset for Underwater Stereo Matching
• Title（参考訳）: UWStereo: 水中ステレオマッチングのための大規模な合成データセット
• Authors: Qingxuan Lv, Junyu Dong, Yuezun Li, Sheng Chen, Hui Yu, Shu Zhang, Wenhan Wang,
• Abstract要約: UWStereoと呼ばれる大規模な合成データセットを導入する。 データセットには,左図に対する高密度かつ高精度な不均一アノテーションを備えた合成ステレオ画像ペアが29,568個含まれている。 既存の水中データセットと比較して、UWStereoはスケール、変動、アノテーション、フォトリアリスティックな画質の点で優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.223366825356734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advances in stereo matching, the extension to intricate underwater settings remains unexplored, primarily owing to: 1) the reduced visibility, low contrast, and other adverse effects of underwater images; 2) the difficulty in obtaining ground truth data for training deep learning models, i.e. simultaneously capturing an image and estimating its corresponding pixel-wise depth information in underwater environments. To enable further advance in underwater stereo matching, we introduce a large synthetic dataset called UWStereo. Our dataset includes 29,568 synthetic stereo image pairs with dense and accurate disparity annotations for left view. We design four distinct underwater scenes filled with diverse objects such as corals, ships and robots. We also induce additional variations in camera model, lighting, and environmental effects. In comparison with existing underwater datasets, UWStereo is superior in terms of scale, variation, annotation, and photo-realistic image quality. To substantiate the efficacy of the UWStereo dataset, we undertake a comprehensive evaluation compared with nine state-of-the-art algorithms as benchmarks. The results indicate that current models still struggle to generalize to new domains. Hence, we design a new strategy that learns to reconstruct cross domain masked images before stereo matching training and integrate a cross view attention enhancement module that aggregates long-range content information to enhance the generalization ability.
• Abstract（参考訳）: 近年のステレオマッチングの進歩にもかかわらず、複雑な水中設定の拡張は、主に次のような理由により、未探索のままである。 1) 水中画像の可視性,低コントラスト,その他の悪影響 2) 深層学習モデルの訓練における地中真理データ取得の難しさ,すなわち画像の同時取得とそれに対応する画素単位の深度情報を水中環境下で推定すること。 水中ステレオマッチングのさらなる進歩を実現するため,UWStereoと呼ばれる大規模な合成データセットを導入する。 データセットには,左図に対する高密度かつ高精度な不均一アノテーションを備えた合成ステレオ画像ペアが29,568個含まれている。 我々はサンゴ、船、ロボットなどの多様な物体で満たされた4つの異なる水中シーンを設計する。 また、カメラモデル、照明、環境効果のさらなるバリエーションも引き起こす。 既存の水中データセットと比較して、UWStereoはスケール、変動、アノテーション、フォトリアリスティックな画質の点で優れている。 UWStereoデータセットの有効性を検証するため,9つの最先端アルゴリズムをベンチマークとして比較し,総合評価を行った。 結果は、現在のモデルは依然として新しい領域への一般化に苦慮していることを示している。 そこで我々は、ステレオマッチングトレーニングの前にクロスドメインマスク画像の再構成を学習し、長距離コンテンツ情報を集約して一般化能力を高めるクロスビューアテンション強化モジュールを統合する新しい戦略を設計する。

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