ThermoStereoRT：基于知识蒸馏与注意力细化的实时热红外立体匹配
计算机视觉与模式识别
2025-04-11 v1
摘要
本文提出ThermoStereoRT，一种面向全天候条件的实时热红外立体匹配方法，可从两幅已校正的热红外立体图像中恢复视差，适用于夜间无人机监控或床下清洁机器人等应用场景。ThermoStereoRT采用轻量而强大的骨干网络，从热红外图像构建三维代价体，并利用多尺度注意力机制生成初始视差图。为细化该视差图，设计了一种新颖的通道与空间注意力模块。针对热红外图像中地面真值数据稀疏的挑战，利用知识蒸馏来提升性能且不增加计算开销。在多个数据集上的全面评估表明，ThermoStereoRT兼具实时处理能力和鲁棒的准确性，使其成为各种挑战性环境中实际部署的有前景的解决方案。代码将发布于 https://github.com/SJTU-ViSYS-team/ThermoStereoRT
引用
@article{arxiv.2504.07418,
title = {ThermoStereoRT: Thermal Stereo Matching in Real Time via Knowledge Distillation and Attention-based Refinement},
author = {Anning Hu and Ang Li and Xirui Jin and Danping Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.07418},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 6 figures, 4 tables. Accepted to IEEE ICRA 2025. This is the preprint version