論文の概要: LeanStereo: A Leaner Backbone based Stereo Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18557v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 11:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:49.237491
• Title: LeanStereo: A Leaner Backbone based Stereo Network
• Title（参考訳）: LeanStereo: よりリーンなバックボーンベースのステレオネットワーク
• Authors: Rafia Rahim, Samuel Woerz, Andreas Zell,
• Abstract要約: 学習注意重みに基づくコストボリュームとLogL1損失を組み合わせた高速なエンドツーエンドステレオマッチング手法を提案する。 また,本手法は操作を4倍に減らし,工法に比べて約9～14倍高速であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.824879437909306
• License:
• Abstract: Recently, end-to-end deep networks based stereo matching methods, mainly because of their performance, have gained popularity. However, this improvement in performance comes at the cost of increased computational and memory bandwidth requirements, thus necessitating specialized hardware (GPUs); even then, these methods have large inference times compared to classical methods. This limits their applicability in real-world applications. Although we desire high accuracy stereo methods albeit with reasonable inference time. To this end, we propose a fast end-to-end stereo matching method. Majority of this speedup comes from integrating a leaner backbone. To recover the performance lost because of a leaner backbone, we propose to use learned attention weights based cost volume combined with LogL1 loss for stereo matching. Using LogL1 loss not only improves the overall performance of the proposed network but also leads to faster convergence. We do a detailed empirical evaluation of different design choices and show that our method requires 4x less operations and is also about 9 to 14x faster compared to the state of the art methods like ACVNet [1], LEAStereo [2] and CFNet [3] while giving comparable performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,エンド・ツー・エンドのディープ・ネットワークをベースとしたステレオマッチング方式が注目されている。 しかし、この性能改善は計算とメモリ帯域幅の要求が増大するコストが伴うため、特殊なハードウェア(GPU)を必要とする。 これにより、現実世界のアプリケーションにおける適用性が制限される。 高い精度のステレオ手法を欲しがるが、合理的な推測時間ではある。 そこで本研究では,高速なエンドツーエンドステレオマッチング手法を提案する。 このスピードアップの大きな原因は、よりリーンなバックボーンの統合にある。 そこで本研究では,学習注意量に基づくコストボリュームとLogL1損失を組み合わせたステレオマッチング手法を提案する。 LogL1の損失を使用すると、提案したネットワーク全体の性能が向上するだけでなく、より高速な収束がもたらされる。 ACVNet [1], LEAStereo [2], CFNet [3] といった最先端の手法と比較して, 同等の性能を示しながら, 提案手法が4倍から14倍高速であることを示す。

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