马鞍山信息档案室建设服务商
来源： 发布时间：2020-07-07 点击数：次
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论文摘要：许多用于机器人领域的深度估计方法都对实时性有很大的需求。目前sota模型面临在精度和实时性做出平衡的问题，加快推理速度往往会导致精度大幅度下降。针对这个问题，作者提出了一种高速推理模型。该模型能够处理1242x375分辨率的双目图片，在NVIDIAJetsonTX2上达到10-35FPS。在减少两个数量级参数情况下，仅仅比SOTA精度略微下降。
图2AnyNet利用U-Net架构提取多分辨率级别下的特征，通过多阶段的视差优化获得多阶段不同级别精度的视差图满足不同任务的需求。
图4c)ResidualPrediction(划重点！！):AnyNet只在stage1计算fulldispatymap，在Stages2&3只预测residuals。在高分辨率场景下，两图之间的视差可能会非常大，比如KITTI数据集中M=192.在2&3阶段通过限制M=5(即offsets=-2，-1，0，1，2)，这个操作带来了可观的速度提升。
d)SpatialPpagationNeork:为了进一步提升结果，stage4作者加入SPNet来refinestage3的视差。SPNet通过利用一个局部滤波器来锐化视差图，滤波器权重由一层从左图获得。
图5表1表1为AnyNet在KITTI2012,KITTI2015，各个阶段的3-pixel-err。
总结AnyNet是个在anytime下的立体匹配深度估计模型。随着(低功耗)u变得越来越便宜，并越来越多地融入到移动计算设备中，随时深度估计将为各种机器人应用场景提供准确可靠的实时深度估计。
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