비전 기반 모델의 강점을 활용한 스테레오 매칭

Conceitos Básicos

비전 기반 모델(VFM)의 일반적이고 정보가 풍부한 특징을 활용하여 스테레오 매칭 성능을 향상시킬 수 있다.

Resumo

이 연구는 비전 기반 모델(VFM)의 일반적이고 정보가 풍부한 특징을 활용하여 스테레오 매칭 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

1. 공간 차별화 모듈(SDM)을 통해 다중 스케일 컨텍스트 정보를 캡처하여 초기 특징 피라미드를 생성한다.
2. 패치 주의 융합 모듈(PAFM)을 통해 지역 및 전역 특징 가중치를 별도로 학습하여 효율적으로 다중 스케일 컨텍스트 정보를 융합한다.
3. 교차 주의 모듈(CAM)을 통해 스테레오 컨텍스트 정보를 특징에 통합한다.
4. 제안된 ViTAS를 비용 볼륨 기반 스테레오 매칭 백엔드 프로세스와 결합한 ViTAStereo는 KITTI Stereo 2012 데이터셋에서 최고 순위를 달성하고, StereoBase 대비 약 7.9% 향상된 성능을 보인다.
5. 다양한 시나리오에 걸친 추가 실험을 통해 ViTAStereo의 뛰어난 일반화 성능을 입증한다.

Estatísticas

제안된 ViTAS는 KITTI Stereo 2012 데이터셋에서 StereoBase 대비 약 7.9% 향상된 성능을 보인다.
ViTAStereo는 KITTI Stereo 2015 데이터셋에서 배경 영역의 D1-all을 약 5.47% 개선하고, 전체 D1-all을 약 5.66% 개선한다.

Citações

"비전 기반 모델(VFM)은 이미지 분할(픽셀 수준 분류) 및 단안 깊이 추정(픽셀 수준 회귀)을 위해 학습된 특징은 비용 볼륨 구축 단계에서 유사성 측정에 충분히 구별되지 않는다."
"비용 볼륨을 완전히 포기하고 단일 뷰 특징에서 직접 시차를 회귀하는 것은 일반화 성능 저하의 주요 원인일 수 있다."

Principais Insights Extraídos De

Playing to Vision Foundation Model's Strengths in Stereo Matching

by Chuang-Wei L... às arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06261.pdf

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