协同教学:无监督立体匹配方舟
计算机视觉与模式识别
2021-07-20 v1 机器人学
摘要
立体匹配是自动驾驶感知的关键组件。近期的无监督立体匹配方法因无需视差真值而受到充分关注。然而,这些方法在遮挡附近表现不佳。为克服该缺陷,本文提出CoT-Stereo,一种新颖的无监督立体匹配方法。具体而言,我们采用协同教学(co-teaching)框架,其中两个网络以无监督方式交互式地相互教导关于遮挡的知识,极大提升了无监督立体匹配的鲁棒性。在KITTI Stereo基准上的大量实验表明,CoT-Stereo在所有最先进的无监督立体匹配方法中,在准确率和速度方面均展现出优越性能。我们的项目网页为https://sites.google.com/view/cot-stereo。
引用
@article{arxiv.2107.08186,
title = {Co-Teaching: An Ark to Unsupervised Stereo Matching},
author = {Hengli Wang and Rui Fan and Ming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.08186},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 3 figures and 2 tables. This paper is accepted by ICIP 2021