Revisiting Depth Completion from a Stereo Matching Perspective for Cross-domain Generalization

要約

この論文では、ドメインシフトの問題に対して堅牢な深度補完のための新しいフレームワークを提案します。
これは、仮想パターン投影パラダイムを通じて取得された架空のステレオ ペアを処理することにより、現代のステレオ ネットワークの一般化機能を利用して深度の完成に直面します。
あらゆるステレオ ネットワークや従来のステレオ マッチャーを当社のフレームワークにシームレスに接続できるため、ステレオ分野の進歩に対して将来性のある仮想ステレオ セットアップの導入が可能になります。
クロスドメインの一般化に関する徹底的な実験が私たちの主張を裏付けています。
したがって、私たちのフレームワークは、新しい展開シナリオに到達するための深度の完了に役立つと主張します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a new framework for depth completion robust against domain-shifting issues. It exploits the generalization capability of modern stereo networks to face depth completion, by processing fictitious stereo pairs obtained through a virtual pattern projection paradigm. Any stereo network or traditional stereo matcher can be seamlessly plugged into our framework, allowing for the deployment of a virtual stereo setup that is future-proof against advancement in the stereo field. Exhaustive experiments on cross-domain generalization support our claims. Hence, we argue that our framework can help depth completion to reach new deployment scenarios.

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