Gated Stereo: Joint Depth Estimation from Gated and Wide-Baseline Active Stereo Cues

要約

我々は、アクティブなゲート付きステレオ画像を操作する高解像度かつ長距離の奥行き推定技術であるゲート付きステレオを提案します。
Gated Stereo は、アクティブでハイ ダイナミック レンジのパッシブ キャプチャを使用し、アクティブ ゲーティングからの飛行時間の強度キューとともにマルチビュー キューを利用します。
この目的を達成するために、最終融合段階で結合される単眼およびステレオ深度予測ブランチを備えた深度推定方法を提案します。
各ブロックは、監視された自己監視損失とゲートされた自己監視損失の組み合わせによって監視されます。
トレーニングと検証を容易にするために、自動車シナリオ用の長距離同期ゲート ステレオ データセットを取得します。
この方法では、次に優れた RGB ステレオ法と比較して 50 % 以上の MAE の改善が達成され、最大 160 m の距離では既存の単眼ゲート法と比較して 74 % MAE の改善が達成されることがわかりました。
私たちのコード、モデル、データセットはここから入手できます。

要約(オリジナル)

We propose Gated Stereo, a high-resolution and long-range depth estimation technique that operates on active gated stereo images. Using active and high dynamic range passive captures, Gated Stereo exploits multi-view cues alongside time-of-flight intensity cues from active gating. To this end, we propose a depth estimation method with a monocular and stereo depth prediction branch which are combined in a final fusion stage. Each block is supervised through a combination of supervised and gated self-supervision losses. To facilitate training and validation, we acquire a long-range synchronized gated stereo dataset for automotive scenarios. We find that the method achieves an improvement of more than 50 % MAE compared to the next best RGB stereo method, and 74 % MAE to existing monocular gated methods for distances up to 160 m. Our code,models and datasets are available here.

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