PPMStereo：用于一致动态立体匹配的选取-播放记忆构建
计算机视觉与模式识别
2025-10-24 v1 人工智能
摘要
从立体视频中获取时序一致的深度估计对增强现实等实际应用至关重要，因不一致的深度估计会破坏用户沉浸感。尽管重要，但该任务仍具挑战性，因难以在计算高效的前提下建模长期时序一致性。先前方法通过时空信息聚合尝试解决此问题，但面临根本性权衡：时序建模有限则获益有限，捕获长程依赖则显著增加计算成本。为此，我们引入记忆缓冲区，在保持计算效率的同时建模长程时空一致性。受人类双阶段决策过程启发，我们提出“选取-播放记忆(Pick-and-Play Memory, PPM)”构建模块，用于动态立体匹配，称为PPMStereo。PPM包含识别最相关帧的“选取”过程和对选中帧进行自适应加权的“播放”过程。该双阶段协作过程维持紧凑且信息丰富的记忆缓冲区，实现时序一致的信息聚合。大量实验表明，PPMStereo在准确性与时序一致性方面均达到最新水平。
引用
@article{arxiv.2510.20178,
title = {PPMStereo: Pick-and-Play Memory Construction for Consistent Dynamic Stereo Matching},
author = {Yun Wang and Junjie Hu and Qiaole Dong and Yongjian Zhang and Yanwei Fu and Tin Lun Lam and Dapeng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20178},
year = {2025}
}