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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,583 - 1,587 (5page)
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In stereo matching tasks, CNN-based models have traditionally served as the predominant architectures, however, Transformer-based stereo models have also been adopted recently by leveraging effective pretraining methods to partially alleviate the inherent data-hungry issue in transformers. This paper focuses on addressing the labeled training data scarcity caused by the lack of locality inductive bias in the Transformer-based stereo models which is crucial for training with limited data when finetuning them in the downstream tasks such as stereo depth estimation. To mitigate this issue, we propose StereoIM, a novel stereo depth estimation framework that provides sufficient locality inductive biases during finetuning via Masked Image Modeling (MIM), which has been a prevalent approach for model pretraining. Reconstructing a masked image and subsequently predicting a disparity map from it, however, poses additional challenges in terms of stable model training. To overcome these challenges, we propose to employ an auxiliary network (teacher) that is updated via Exponential Moving Average (EMA) in addition to an original stereo model (student), and to use its predictions as supervisions for distilling the knowledge to the student. Our method achieves state-of-the-art on the KITTI 2015.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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