論文の概要: Analysis of different disparity estimation techniques on aerial stereo image datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06711v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 09:33:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 04:10:03.556600
- Title: Analysis of different disparity estimation techniques on aerial stereo image datasets
- Title（参考訳）: 空中ステレオ画像データセットにおける異種距離推定手法の解析
- Authors: Ishan Narayan, Shashi Poddar,
- Abstract要約: 本研究は,異なる手法を用いて空中画像の立体対応解析を行う。
従来の手法では,異なるコスト関数を用いてStereo SGBMのアーキテクチャを実装した。
標準データセットにおけるほとんどの手法の分析は優れた性能を示しているが、空中データセットの場合、ベンチマークはそれほど多くはない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of aerial image datasets, dense stereo matching has gained tremendous progress. This work analyses dense stereo correspondence analysis on aerial images using different techniques. Traditional methods, optimization based methods and learning based methods have been implemented and compared here for aerial images. For traditional methods, we implemented the architecture of Stereo SGBM while using different cost functions to get an understanding of their performance on aerial datasets. Analysis of most of the methods in standard datasets has shown good performance, however in case of aerial dataset, not much benchmarking is available. Visual qualitative and quantitative analysis has been carried out for two stereo aerial datasets in order to compare different cost functions and techniques for the purpose of depth estimation from stereo images. Using existing pre-trained models, recent learning based architectures have also been tested on stereo pairs along with different cost functions in SGBM. The outputs and given ground truth are compared using MSE, SSIM and other error metrics.
- Abstract（参考訳）: 航空画像データセットの出現により、密集したステレオマッチングは飛躍的な進歩を遂げた。
本研究は,異なる手法を用いて空中画像の立体対応解析を行う。
従来の手法、最適化に基づく手法、学習に基づく手法が実装され、航空画像と比較されている。
従来の方法では,Stereo SGBMのアーキテクチャを実装し,異なるコスト関数を用いて,それらの性能を航空データセット上で理解する。
標準データセットにおけるほとんどの手法の分析は優れた性能を示しているが、空中データセットの場合、ベンチマークはそれほど多くはない。
ステレオ画像から深度推定を行うために,異なるコスト関数と技術を比較するために,2つのステレオ空中データセットの視覚的質的,定量的解析を行った。
既存の事前学習モデルを使用して、最近の学習ベースアーキテクチャもSGBMの異なるコスト関数とともにステレオペアでテストされている。
MSE、SSIM、その他のエラーメトリクスを用いて、出力と与えられた基底真理を比較する。
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