无监督学习的立体匹配方法

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标题：Unsupervised Learning of Stereo Matching

作者：Chao Zhou, Hong Zhang, Xiaoyong Shen, Jiaya Jia

来源：International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)

编译：张鲁

审核：颜青松 陈世浪

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摘要

卷积神经网络已展示了其在立体匹配代价学习方面的能力。近期的方法往往使用具有视差图真值的公开数据集进行参数学习。由于标注真实深度值的工作非常困难，可用于系统训练的数据非常有限，导致将系统用于实际应用中会相当困难。本文中，我们提出了一种无须人类监督的立体匹配代价学习框架。我们使用一种迭代式的方法更新网络参数。只用左-右一致性检查来指导训练过程。合适的匹配则会被选择出来并在后续迭代中作为训练数据。我们的系统最终可以收敛至一个稳定状态并甚至达到了与使用监督学习的方法相仿的性能表现。

图1. 立体匹配过程使用了左目和右目图像作为输入（图（a）和（b）），并以视差图（c）作为输出。

图2. 我们的立体匹配学习网络使用双目图像作为输入，并生成一个视差图。网络结构具有两个分支，其中第一个用来计算代价，第二个用来联合滤波。

图3. 在KITTI 2015数据集上的一些结果。所有的结果均是直接由网络生成，没有经过任何的后处理。

Abstract

Convolutional neural networks showed the ability in stereo matching cost learning. Recent approaches learned parameters from public datasets that have ground truth disparity maps. Due to the difficulty of labeling ground truth depth, usable data for system training is rather limited, making it difficult to apply the system to real applications. In this paper, we present a framework for learning stereo matching costs without human supervision. Our method updates network parameters in an iterative manner. It starts with a randomly initialized network.Left-rightcheck isadoptedto guide the training. Suitable matching is then picked and used as training data infollowingiterations. Our system finally converges to a stable state and performs evencomparablywith other supervised methods.

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