Core Concepts
Normal incorporated joint learning framework enhances stereo matching performance by leveraging geometric guidance.
Abstract
提案されたNINetは、平面情報を活用して幾何学的なガイダンスを提供し、ステレオマッチングのパフォーマンスを向上させる。非局所的な空間伝播モジュールとアフィニティ重視の残差学習モジュールが効果的に機能し、境界領域や遮蔽領域での性能向上が確認された。実験結果では、KITTI 2015データセットで他の優れた手法に比べて1位を獲得し、Scene Flowデータセットでも3位にランクインした。MiddleBurry 2014データセットでも最高の汎化性能を示した。
Stats
提案されたNINetはKITTI 2015データセットで1位を獲得し、Scene Flowデータセットでも3位にランクインした。
NDPモジュールとARLモジュールは境界領域と遮蔽領域での性能向上に効果的であることが示された。
MiddleBurry 2014データセットでも最高の汎化性能を示した。