A Survey on Deep Stereo Matching in the Twenties

要約

ステレオ マッチングの歴史は半世紀に近づきましたが、ディープラーニングのおかげで過去 10 年間で急速な進化を遂げました。
2010 年代後半の以前の調査ではこの革命の第 1 段階がカバーされていましたが、過去 5 年間の調査ではこの分野にさらなる画期的な進歩がもたらされました。
このペーパーは、2 つの方法でこのギャップを埋めることを目的としています。まず、2020 年代にこの分野を再定義した先駆的なアーキテクチャ設計と画期的なパラダイムに焦点を当て、ディープ ステレオ マッチングの最新開発について詳細な調査を提供します。
2 番目に、これらの進歩とともに生じた重大な課題の徹底的な分析を提示し、これらの問題の包括的な分類を提供し、それらに対処するために提案された最先端の手法を検討します。
アーキテクチャの革新と主要な課題の両方をレビューすることで、ディープ ステレオ マッチングの全体像を提供し、さらなる調査が必要な特定の領域を強調します。
この調査に付随して、Awesome-Deep-Stereo-Matching (https://github.com/fabiotosi92/Awesome-Deep-Stereo-Matching) リポジトリ内のディープ ステレオ マッチングに関する論文をカタログ化するプロジェクト ページを定期的に更新して維持しています。

要約(オリジナル)

Stereo matching is close to hitting a half-century of history, yet witnessed a rapid evolution in the last decade thanks to deep learning. While previous surveys in the late 2010s covered the first stage of this revolution, the last five years of research brought further ground-breaking advancements to the field. This paper aims to fill this gap in a two-fold manner: first, we offer an in-depth examination of the latest developments in deep stereo matching, focusing on the pioneering architectural designs and groundbreaking paradigms that have redefined the field in the 2020s; second, we present a thorough analysis of the critical challenges that have emerged alongside these advances, providing a comprehensive taxonomy of these issues and exploring the state-of-the-art techniques proposed to address them. By reviewing both the architectural innovations and the key challenges, we offer a holistic view of deep stereo matching and highlight the specific areas that require further investigation. To accompany this survey, we maintain a regularly updated project page that catalogs papers on deep stereo matching in our Awesome-Deep-Stereo-Matching (https://github.com/fabiotosi92/Awesome-Deep-Stereo-Matching) repository.

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