利用稀疏LiDAR增强RAFT-Stereo：一种深度预填充视角
计算机视觉与模式识别
2025-07-29 v1
摘要
我们研究了RAFT-Stereo框架内的LiDAR引导，旨在通过将精确的LiDAR深度注入初始视差图来提高立体匹配精度。我们发现，当LiDAR点变得稀疏（例如，每帧几百个点）时，LiDAR引导的有效性急剧下降，并且我们从信号处理的角度提供了一个新颖的解释。这一见解引出了一个令人惊讶的简单解决方案，使LiDAR引导的RAFT-Stereo得以蓬勃发展：用插值预填充稀疏的初始视差图。有趣的是，我们发现，当通过早期融合将LiDAR深度注入图像特征时，预填充也是有效的，但出于根本不同的原因，需要采用不同的预填充方法。通过结合这两种解决方案，所提出的引导式RAFT-Stereo（GRAFT-Stereo）在稀疏LiDAR条件下，在各种数据集上显著优于现有的LiDAR引导方法。我们希望这项研究能激发更有效的LiDAR引导立体方法。
引用
@article{arxiv.2507.19738,
title = {Leveraging Sparse LiDAR for RAFT-Stereo: A Depth Pre-Fill Perspective},
author = {Jinsu Yoo and Sooyoung Jeon and Zanming Huang and Tai-Yu Pan and Wei-Lun Chao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19738},
year = {2025}
}