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【Stereo Depth】 RTS2Net : AnyNetをSemantic Segmentationで精度UP

Last updated at 2020-12-15Posted at 2020-12-15

Real-Time Semantic Stereo Matching

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/534f2eaa-3c5b-dd6c-87f0-c31061ec594f.png) AnyNetにSemantic Segmentationを追加してさらに物体に対してのSmoothingを行うネットワーク。 AnyNetと基本的なSemantic Segmentationが分かれば難しい事はなかったので、結果だけを見たいと思う。

結果

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/76fe9cec-afbb-4c7b-e581-41b65c93270d.png) すべてのstageに置いてRTS2の方がAnytimeより精度がよくなってる。速度が遅くなるのは仕方ないか。ちなみに約10Hzの所に赤字になっているのを比べるとRTS2Netの方が同じ速度で精度が良いという事を主張したいらしい。

RealTime System(10Hz)の中では一番精度が良い。

結論

・Semantic Segmentationを使用する事でStereo Depthの精度が上がる事がわかった。

参考文献

Real-Time Semantic Stereo Matching https://arxiv.org/pdf/1910.00541.pdf

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