論文の概要: UniTT-Stereo: Unified Training of Transformer for Enhanced Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02545v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 09:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:30:37.220885
• Title: UniTT-Stereo: Unified Training of Transformer for Enhanced Stereo Matching
• Title（参考訳）: UniTT-Stereo:強化ステレオマッチングのための変圧器の統一トレーニング
• Authors: Soomin Kim, Hyesong Choi, Jihye Ahn, Dongbo Min,
• Abstract要約: UniTT-StereoはTransformerベースのステレオアーキテクチャの可能性を最大化する手法である。 UniTT-Stereoの最先端性能は、ETH3D、KITTI 2012、KITTI 2015データセットなどの様々なベンチマークで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.02254687807291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlike other vision tasks where Transformer-based approaches are becoming increasingly common, stereo depth estimation is still dominated by convolution-based approaches. This is mainly due to the limited availability of real-world ground truth for stereo matching, which is a limiting factor in improving the performance of Transformer-based stereo approaches. In this paper, we propose UniTT-Stereo, a method to maximize the potential of Transformer-based stereo architectures by unifying self-supervised learning used for pre-training with stereo matching framework based on supervised learning. To be specific, we explore the effectiveness of reconstructing features of masked portions in an input image and at the same time predicting corresponding points in another image from the perspective of locality inductive bias, which is crucial in training models with limited training data. Moreover, to address these challenging tasks of reconstruction-and-prediction, we present a new strategy to vary a masking ratio when training the stereo model with stereo-tailored losses. State-of-the-art performance of UniTT-Stereo is validated on various benchmarks such as ETH3D, KITTI 2012, and KITTI 2015 datasets. Lastly, to investigate the advantages of the proposed approach, we provide a frequency analysis of feature maps and the analysis of locality inductive bias based on attention maps.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのアプローチがますます一般的になりつつある他の視覚タスクとは異なり、ステレオ深度推定は畳み込みベースのアプローチに支配されている。 これは主に、トランスフォーマーベースのステレオアプローチの性能向上における制限要因であるステレオマッチングの現実的真実の可用性の制限によるものである。 本論文では,教師付き学習に基づくステレオマッチングフレームワークの事前学習に使用する自己教師付き学習を統合することで,トランスフォーマーベースのステレオアーキテクチャの可能性の最大化を図る手法であるUniTT-Stereoを提案する。 具体的には,入力画像中のマスキング部分の特徴を再構成すると同時に,局所性帰納バイアスの観点から他の画像の対応する点を予測することの有効性について検討する。 さらに, 復元・予測の困難な課題に対処するために, ステレオモデルにステレオ調整損失を伴ってトレーニングを行う際に, マスキング率を変化させる新たな戦略を提案する。 UniTT-Stereoの最先端性能は、ETH3D、KITTI 2012、KITTI 2015データセットなどの様々なベンチマークで検証されている。 最後に,提案手法の利点を検討するため,特徴写像の周波数解析とアテンションマップに基づく局所性帰納バイアスの解析を行う。

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