論文の概要: Probabilistic Modeling of Disparity Uncertainty for Robust and Efficient Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18703v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 05:26:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:20:06.925664
• Title: Probabilistic Modeling of Disparity Uncertainty for Robust and Efficient Stereo Matching
• Title（参考訳）: ロバストかつ効率的なステレオマッチングのための不確かさの確率論的モデリング
• Authors: Wenxiao Cai, Dongting Hu, Ruoyan Yin, Jiankang Deng, Huan Fu, Wankou Yang, Mingming Gong,
• Abstract要約: 本稿では,新しい不確実性を考慮したステレオマッチングフレームワークを提案する。 我々はベイズリスクを不確実性の測定として採用し、データを別々に見積もり、不確実性をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.73532883992135
• License:
• Abstract: Stereo matching plays a crucial role in various applications, where understanding uncertainty can enhance both safety and reliability. Despite this, the estimation and analysis of uncertainty in stereo matching have been largely overlooked. Previous works struggle to separate it into data (aleatoric) and model (epistemic) components and often provide limited interpretations of uncertainty. This interpretability is essential, as it allows for a clearer understanding of the underlying sources of error, enhancing both prediction confidence and decision-making processes. In this paper, we propose a new uncertainty-aware stereo matching framework. We adopt Bayes risk as the measurement of uncertainty and use it to separately estimate data and model uncertainty. We systematically analyze data uncertainty based on the probabilistic distribution of disparity and efficiently estimate model uncertainty without repeated model training. Experiments are conducted on four stereo benchmarks, and the results demonstrate that our method can estimate uncertainty accurately and efficiently, without sacrificing the disparity prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングは様々なアプリケーションにおいて重要な役割を担い、不確実性を理解することは安全性と信頼性の両方を高める。 それにもかかわらず、ステレオマッチングにおける不確実性の推定と解析は概ね見過ごされている。 それまでの作業では、それをデータ(アーキテクチャ)とモデル(エピステミック)コンポーネントに分けるのに苦労し、しばしば不確実性の限定的な解釈を提供する。 この解釈性は、根底にあるエラーの原因をより明確に理解し、予測信頼性と意思決定プロセスの両方を強化するため、不可欠である。 本稿では,新しい不確実性を考慮したステレオマッチングフレームワークを提案する。 我々はベイズリスクを不確実性の測定として採用し、データを別々に見積もり、不確実性をモデル化する。 本研究では,不均一性の確率分布に基づいてデータ不確かさを系統的に解析し,モデルトレーニングを繰り返すことなくモデル不確かさを効率的に推定する。 4つのステレオ・ベンチマークで実験を行い,その精度を犠牲にすることなく,不確かさを正確に,かつ効率的に推定できることを示した。

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