VHS：基于视觉凹包体先验的高分辨率迭代立体匹配
计算机视觉与模式识别
2024-06-05 v1
摘要
我们提出一种从高分辨率图像进行深度估计的立体匹配方法，利用视觉凹包体作为先验，并提供一种用于关联计算的内存高效技术。该方法使用从场景附加视角中提取的对象掩码来指导视差估计，从而有效减少匹配的搜索空间。该方法特别适用于体积捕获系统中的立体光学装置，因为准确的深度在下游重建任务中起关键作用。为实现由最近系统针对高分辨率目标设置的训练和回归，本方法将稀疏关联计算扩展为适用于主流循环神经网络架构的混合稀疏-稠密方案。我们评估了本方法与最先进方法之间的性能-效率权衡，展示了视觉凹包体指导的有效性。此外，我们提出一种训练方案，以进一步减少优化期间的内存需求，促进了高分辨率数据的训练。
引用
@article{arxiv.2406.02552,
title = {VHS: High-Resolution Iterative Stereo Matching with Visual Hull Priors},
author = {Markus Plack and Hannah Dröge and Leif Van Holland and Matthias B. Hullin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02552},
year = {2024}
}