Stereo Matching by Self-supervision of Multiscopic Vision

基本事实 计算机科学 人工智能 一般化 匹配(统计) 平滑度 编码(集合论) 计算机视觉 监督学习 合成数据 机器学习 模式识别(心理学) 人工神经网络 数学 集合(抽象数据类型) 数学分析 统计 程序设计语言
作者
Weihao Yuan,Yazhan Zhang,Bingkun Wu,Siyu Zhu,Ping Tan,Michael Yu Wang,Qifeng Chen
标识
DOI:10.1109/iros51168.2021.9636616
摘要

Self-supervised learning for depth estimation possesses several advantages over supervised learning. The benefits of no need for ground-truth depth, online fine-tuning, and better generalization with unlimited data attract researchers to seek self-supervised solutions. In this work, we propose a new self-supervised framework for stereo matching utilizing multiple images captured at aligned camera positions. A cross photometric loss, an uncertainty-aware mutual-supervision loss, and a new smoothness loss are introduced to optimize the network in learning disparity maps end-to-end without ground-truth depth information. To train this framework, we build a new multiscopic dataset consisting of synthetic images rendered by 3D engines and real images captured by real cameras. After being trained with only the synthetic images, our network can perform well in unseen outdoor scenes. Our experiment shows that our model obtains better disparity maps than previous unsupervised methods on the KITTI dataset and is comparable to supervised methods when generalized to unseen data. Our source code and dataset are available at https://sites.google.com/view/multiscopic.
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