视觉提示扩展以改善立体匹配中的泛化能力
计算机视觉与模式识别
2022-11-02 v1
摘要
我们引入视觉提示扩展以引导立体匹配并改善泛化。我们的工作受计算机视觉与机器人中视觉惯性里程计（VIO）的鲁棒性启发，其中稀疏且不均匀分布的特征点刻画场景。为改善立体匹配，我们提出将 2D 提示提升为 3D 点。这些稀疏且不均匀分布的 3D 视觉提示使用 3D 随机几何图进行扩展，从而增强学习与推断过程。我们在多个广泛采用的基准上评估我们的方案，并展示在除图像序列外无需额外传感器的情况下性能提升。为突出实际适用性与同视觉里程计的共生关系，我们展示了我们的方法如何在嵌入式硬件上运行。
引用
@article{arxiv.2211.00392,
title = {Expansion of Visual Hints for Improved Generalization in Stereo Matching},
author = {Andrea Pilzer and Yuxin Hou and Niki Loppi and Arno Solin and Juho Kannala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.00392},
year = {2022}
}
备注
2023 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)