junhong-3dv/s2m2

解決する課題

S²M² は、2つのオフセットしたカメラ画像から深度情報を計算するプロセスであるステレオマッチングのための高性能ソリューションを提供します。視差、オクルージョン、信頼度レベルを同時に予測できる、信頼性が高くスケーラブルな深度推定のニーズに対応します。

仕組み

ピンホールカメラモデルの下で動作する、ステレオマッチング用に設計されたディープラーニングアーキテクチャを使用します。モデルは、補正されたステレオ画像のペアを入力として受け取り、スケーラブルなネットワークを通じて処理し、深度マップを出力します。精度を向上させるための反復リファインメントモジュールが含まれており、速度とパフォーマンスのバランスをとるために複数の精度モード（FP16/FP32）をサポートしています。このアーキテクチャはデプロイメント用に最適化されており、リアルタイム推論のためにONNXおよびTensorRT形式への変換が可能です。

対象読者

このプロジェクトは、3D再構築、ロボティクス、または自律システムに取り組む研究者やコンピュータビジョンエンジニアで、最先端の深度推定機能を必要とする人々を対象としています。NVIDIAハードウェアを使用した本番環境で高精度なステレオマッチングモデルをデプロイしたいと考えている人々に特に役立ちます。

ハイライト

• ETH3D、Middlebury V3、Boosterなどの主要ベンチマークで最先端のパフォーマンスを発揮。
• 視差、オクルージョン、信頼度を共同で推定し、より堅牢な深度マップを実現。
• TorchScript、ONNX、TensorRTをサポートし、デプロイメント用に高度に最適化。
• 複数のモデルサイズ（S、M、L、XL）を提供し、ユーザーが計算速度と精度をトレードオフできるようにします。