要約
我々は、2 つの小さな上位 (グループごと) コスト ボリュームと下位 (ノルム相関) コスト ボリュームを特徴とする新しいアーキテクチャである Double Cost Volume Stereo Matching Network (DCVSMNet) を紹介します。
各コスト ボリュームは個別に処理され、上位コスト ボリュームと下位コスト ボリュームから抽出されたジオメトリ情報を融合する結合モジュールが提案されています。
DCVSMNet は、67 ミリ秒の推論時間と強力な一般化機能を備えた高速ステレオ マッチング ネットワークであり、最先端の方法と比較して競争力のある結果を生み出すことができます。
いくつかのベンチマーク データセットの結果は、DCVSMNet が、推論時間は長くなりますが、CGI-Stereo や BGNet などの方法よりも高い精度を実現していることを示しています。
要約(オリジナル)
We introduce Double Cost Volume Stereo Matching Network(DCVSMNet) which is a novel architecture characterised by by two small upper (group-wise) and lower (norm correlation) cost volumes. Each cost volume is processed separately, and a coupling module is proposed to fuse the geometry information extracted from the upper and lower cost volumes. DCVSMNet is a fast stereo matching network with a 67 ms inference time and strong generalization ability which can produce competitive results compared to state-of-the-art methods. The results on several bench mark datasets show that DCVSMNet achieves better accuracy than methods such as CGI-Stereo and BGNet at the cost of greater inference time.
arxiv情報
著者 | Mahmoud Tahmasebi,Saif Huq,Kevin Meehan,Marion McAfee |
発行日 | 2024-02-26 10:42:25+00:00 |
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