En pålitlig stereoalgoritm är avgörande för många robottillämpningar. Men texturlösa och speculära regioner kan lätt orsaka misslyckande genom att göra funktionen matchning svårt. Att förstå om en algoritm är robust för dessa farliga regioner är viktigt. Även om många stereoriktmärken har utvecklats för att utvärdera prestanda, är det svårt att kvantifiera effekten av farliga regioner i verkliga bilder eftersom läget och svårighetsgraden av dessa regioner är okända. I detta dokument utvecklar vi ett syntetiskt bildgenereringsverktyg som gör det möjligt att kontrollera farliga faktorer, som att göra föremål mer spekulativa eller transparenta, för att producera farliga områden i olika grader. Den tätt kontrollerade provtagningsstrategin i virtuella världar gör det möjligt att effektivt stresstesta stereoalgoritmer genom att variera typ och grad av fara. Vi genererar en stor syntetisk bild dataset med automatiskt beräknade farliga regioner och analysera algoritmer på dessa regioner. Observationerna från syntetiska bilder valideras ytterligare genom att man anger farliga områden i verkliga dataset Middlebury och KITTI (vilket ger ett glest urval av farorna). Vårt syntetiska bildgenereringsverktyg är baserat på en spelmotor Unreal Engine 4 och kommer att vara öppen källkod tillsammans med de virtuella scenerna i våra experiment. Många offentligt tillgängliga realistiska spelinnehåll kan användas av vårt verktyg för att ge en enorm resurs för utveckling och utvärdering av algoritmer. * Anger lika avgifter.
Förmågan att kontrollera de störande faktorerna i den virtuella världen gör det möjligt att studera robustheten i visionalgoritmer REF.
UnrealStereo: Controlling Hazardous Factors to Analyze Stereo Vision
{'venue': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}