초록
우리는 광학 흐름 네트워크 RAFT를 기반으로 한 보정된 스테레오를 위한 새로운 딥 아키텍처인 RAFT-Stereo를 소개한다. 이미지 전역에서 정보를 보다 효율적으로 전파하기 위해 다중 레벨 컨볼루션 GRU를 도입하였다. 개선된 RAFT-Stereo의 변형 버전은 정확한 실시간 추론을 수행할 수 있다. RAFT-Stereo는 Middlebury 리더보드에서 1위를 기록하며, 1픽셀 오차 기준으로 다음으로 우수한 방법보다 29% 우수하며, ETH3D 이뷰 스테레오 벤치마크에서도 모든 공개된 기존 연구를 앞서고 있다. 코드는 https://github.com/princeton-vl/RAFT-Stereo 에서 제공된다.