A Comprehensive Approach for Evaluation of Stereo Correspondence Solutions in Augmented Reality
Notice bibliographique
Résumé
For many years, researchers have made great contributions in the fields of augmented reality (AR) and stereo vision. One of the most studied aspects of stereo vision since the 1980s has been Stereo Correspondence, which is the problem of finding the corresponding pixels in stereo images, and therefore, building a disparity map. As a result, many methods have been proposed and implemented to properly address this problem. Due to the emergence of different techniques to solve the problem of stereo correspondence, having an evaluation scheme to assess these solutions is essential. Over the past few years, different evaluation schemes have been proposed by researchers in the field to provide a testbed for assessment of the solutions based on specific criteria. Middlebury Stereo and Kitti Stereo benchmarks are two of the most popular and widely used evaluation systems through which a solution can be evaluated and compared to others. However, both of these models take a general approach towards evaluating the methods, that is, they have not been designed with an eye to the particular target application. In our proposed approach, steps are taken towards an evaluation design based on the potential applications of stereo methods, which enables us to better define the criteria for efficiency, that is, the processing time, and the required accuracy of the disparity results. Since AR has attracted more attention in the past few years, the evaluation scheme proposed in this research is designed based on outdoor AR applications which can take advantage of stereo vision techniques to obtain a depth map of the surrounding environment. This map can then be used to integrate virtual objects in the scene that respect the occlusion effects that are expected to occur based on the depth of the real objects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».