立体视觉网络新SOTA！IGEV强势来袭！

2023-01-05 15:41:24

IGEV：立体匹配革命性新范式

前言

在计算机视觉领域，立体匹配是复原三维场景深度信息的基石。传统方法依赖于手工提取特征和复杂算法，既费时又难以适应复杂场景。然而，IGEV的出现打破了这一僵局，带来了立体匹配的新范例。

IGEV概览

IGEV（Iterative Geometry-aware Encoding and Voting for Stereo Matching）将深度学习思想与几何信息巧妙结合，实现端到端视差图估计。它的网络架构简洁高效，主要包括编码器、解码器和视差图更新模块。

编码器：提取几何与上下文信息

编码器分为几何信息分支和上下文信息分支。几何信息分支利用图像梯度估计视差图，而上下文信息分支则捕捉图像纹理和颜色，揭示场景结构。

解码器：信息融合生成初始视差图

解码器将编码器提取的信息融合，生成初始视差图。它采用卷积神经网络，逐像素融合信息，形成视差图的初步预测。

视差图更新模块：迭代优化视差图

视差图更新模块通过迭代索引和更新，不断优化视差图。它从初始视差图提取信息，用于更新视差图，反复执行直至收敛。

IGEV优势

SOTA性能： IGEV在公开数据集上屡创佳绩，证明了其卓越性能。
端到端训练： 无需手工特征提取，简化操作。
计算高效： 速度快，适用于实时应用。
复杂场景处理能力： 应对复杂几何结构和纹理变化自如。
广泛应用前景： 可用于深度估计、3D重建、运动估计等领域。

代码示例

以下Python代码展示了IGEV模型的简单实现：

import tensorflow as tf

class IGEV(tf.keras.Model):

    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 编码器
        self.encoder_geo = tf.keras.Sequential(...)
        self.encoder_ctx = tf.keras.Sequential(...)

        # 解码器
        self.decoder = tf.keras.Sequential(...)

        # 视差图更新模块
        self.update_module = tf.keras.Sequential(...)

    def call(self, images):
        # 提取几何和上下文信息
        geo_features = self.encoder_geo(images)
        ctx_features = self.encoder_ctx(images)

        # 生成初始视差图
        disp_init = self.decoder([geo_features, ctx_features])

        # 迭代更新视差图
        disp_out = self.update_module(disp_init)

        return disp_out