UnrealStereo：控制危险因子以分析立体视觉
计算机视觉与模式识别
2018-09-07 v2
摘要
可靠的立体算法对许多机器人应用至关重要。但无纹理与高光区域会通过使特征匹配困难而轻易导致失败。理解算法是否对这些危险区域鲁棒十分重要。尽管已开发许多立体基准来评估性能，但由于这些区域的位置与严重程度未知，很难量化真实图像中危险区域的影响。在本文中，我们开发了一种合成图像生成工具，能够控制危险因子（例如使物体更具高光性或透明性）以在不同程度上产生危险区域。虚拟世界中密集控制的采样策略能够通过改变危险的类型与程度来有效压力测试立体算法。我们生成了一个具有自动计算危险区域的大型合成图像数据集，并在这些区域上分析算法。来自合成图像的观测进一步通过在真实世界数据集 Middlebury 和 KITTI（其给出了危险的稀疏采样）中标注危险区域得到验证。我们的合成图像生成工具基于游戏引擎 Unreal Engine 4，并将与实验中的虚拟场景一起开源。许多公开可用的逼真游戏内容可被我们的工具使用，为算法的开发与评估提供巨大资源。
引用
@article{arxiv.1612.04647,
title = {UnrealStereo: Controlling Hazardous Factors to Analyze Stereo Vision},
author = {Yi Zhang and Weichao Qiu and Qi Chen and Xiaolin Hu and Alan Yuille},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.04647},
year = {2018}
}
备注
3DV 2018 (oral)