【论文阅读】**Cross-Modality depth Estimation via Unsupervised Stereo RGB-to-infrared Translation**

【论文阅读】Cross-Modality depth Estimation via Unsupervised Stereo RGB-to-infrared Translation

基础信息

ICASSP 2023 - 2023 IEEE 声学、语音和信号处理国际会议 (ICASSP)

Cross-Modality depth Estimation via Unsupervised Stereo RGB-to-infrared Translation

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10095982

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已有方法的问题

1. 由于KITTI中缺乏成对的RGB-IR数据，很难将IR图像的内在特征准确地表达为正则化并保持场景语义一致性，以有效地训练翻译网络无监督的方式
2. 在为双目深度估计方法生成立体红外图像时，我们必须保持左右视图之间的立体一致性。现有的单视图平移方法[18]、[19]通常无法在两个生成的视图上生成几何一致的纹理。

本文的创新点

1. 框架由RGB到IR转换（RIT）网络组成，用于从相应的立体RGB图像合成立体IR图像，以及跨模态深度估计（CDE