©PaperWeekly 原创 · 作者｜张承灏
单位｜中科院自动化所硕士生
研究方向｜双目深度估计
本文介绍的是中科大团队在 CVPR 2020 上提出的一种高效立体匹配网络——自适应聚合网络 AANet，它由两个模块组成：同尺度聚合模块（ISA）和跨尺度聚合模块（CSA）。AANet 可用来代替基于匹配代价体（cost volume）的 3D 卷积，在加快推理速度的同时保持较高的准确率。
论文标题： AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching
论文地址： https://arxiv.org/abs/2004.09548v1
开源代码： https://github.com/haofeixu/aanet
Introduction
在基于深度学习的立体匹配方法中，以 GC-Net [1] 为代表的基于 3D 卷积的方法逐渐成为主流，它是由左右图的特征经过 cancat 得到一个 4D 的 cost volume，之后利用 3D 卷积进行代价聚合得到最终的视差图。 近两年来以此框架为基础的模型在 KITTI 等数据集上成为新的 state-of-the-art，例如 PSMNet [2] ，GA-Net [3] 等。 这些方法估计的视差虽然准确率高，但是存在两个参数量和内存占用量高的地方， cost volume 是一个 H×W×D×C 的 4D 张量，具有较高的参数量； 利用 3D 卷积进行代价聚合，计算量较大；
AANet 主要用来解决上述两个方面，从而提升深度立体匹配网络的效率。
Methods
上图是 AANet 的整体框架图。给定一对双目图像，首先通过共享特征金字塔网络（类似 ResNet+FPN）提取 1/3，1/6 和 1/12 分辨率的特征，之后对三种分辨率的左右图特征分别经过correlation操作，得到多尺度的 3D 匹配代价。 接着经过 6 个堆叠的 AAModules 进行代价聚合，最后利用 soft argmin 操作回归视差图。AANet 可以得到三个尺度的输出，在上采样为原图尺度时还采样了 StereoDRNet [4] 中的精修模块。 这里，AAModules 由 3 个同尺度聚合模块（ISA）和一个跨尺度聚合模块（CSA）组成，下面重点介绍这两个模块。 2.1 Adaptive Intra-Scale Aggregation (ISA)
同尺度聚合指的是只对相同分辨率的 cost volume 进代价聚合，来源于传统立体匹配方法中的局部代价聚合： 其中 是在像素点 q 处，视差为 d 的经过聚合的匹配代价，像素点 q 属于p点的邻接像素点； 而 是在像素点 q 处，视差为 d 的原始匹配代价， 是聚合权重。 传统的局部代价聚合不能处理视差不连续的情况，容易造成物体边缘和细微结构的粗大边缘问题（edge-fattening）。尽管基于深度学习的方法能够自动地学习权重 w，但是它们也还是采用固定窗口的规则卷积，并不能自适应地进行特征采样。 为了解决上述问题，作者提出采用基于稀疏点的特征表示能够更高效地进行代价聚合，并借鉴可变形卷积来改进代价聚合，提出了自适应的同尺度聚合模块（ISA）： 其中 是聚合后的代价， 是采样点的数量（K=3）， 是第 k 个点的聚合权重， 是像素点的固定偏置，而 是学习的附加正则化偏置。 类似可变形卷积的调制机制，用来调整聚合权重 。 和 可以由单独的卷积层实现，整个 ISA 模块由 3 个卷积和一个残差模块组成，类似 ResNet 中的 bottlemneck，三层分别是 1×1，3×3 和 1×1，其中 3×3 是可变形卷积。
上图是两个区域（绿色）的采样点（红色）分布情况，（a）在边缘处采样集中在相似的视差区域，（b）在大块无纹理区域，采样点成散落状分布。这表明了自适应聚合的优势。 2.2 Adaptive Cross-Scale Aggregation(CSA)
对于无纹理或者弱纹理区域，利用下采样得到的粗糙尺度更能提取具有判别性的特征，但是对于一些细节特征，又需要较高分辨率的视差预测，因此多尺度聚合是一种常用的聚合方法。 其中 S 是经过跨尺度聚合后的 cost volume，而 是在第 k 个尺度经过 ISA 聚合后的 cost volume， 是使得 cost volume 能够自适应地在多个尺度聚合的通用函数表示形式。 作者将 以 HRNet [5] 的形式实现（HRNet 是用于姿态估计的模型），其具体构成为： 其中 表示恒等映射函数， 用来和 下采样分辨率保持一致，而 表示双线性上采样到相同分辨率，之后接 1×1 卷积对齐特征通道。 这一整套构成了 CAS 模块，具体的可视化连接方式可以参考 HRNet，简单来说是每个尺度特征都收到来自其他各层的特征，并统一到该层的分辨率融合。 2.3 Loss Function
和以往直接采用预测视差和视差 GT 作 smooth L1 loss 不同，作者认为像 KITTI 这样的数据集只提供了稀疏的标签，可以使用已经训练好的模型先进行伪标签标注，从而得到密集的标签信息，用来弥补真实标签没有标注的地方。 作者采用 GA-Net 进行伪标签标注，第 i 层的损失函数为： 其中 为第 i 层的视差输出， 为 ground truth 视差， 为 GA-Net 标注的伪标签， 是一个二值掩码，用来标记有效像素点。 即 GT 标注的视差用 GT，GT 没有标注的视差用伪标签。
Experiments
作者采用了 KITTI 2012、KITTI 2015 和 SceneFlow 数据集进行实验。 3.1 Ablation Study
首先作者做了消融分析，验证 ISA 和 CSA 模块的有效性。
由上表可以看出，结合了 ISA 和 CSA 的 AANet 在两个数据集上表现最佳。
从上图的定性可视化看，在弱纹理区域能够得到更锐化和细致的结果。 3.2 Comparison with 3D Convolutions
作者和有代表性的 4 个模型进行了比较，其他 4 个模型都采用了 3D 卷积。将这 4 个模型的 backbone 换成一样，再将 3D 卷积换成 AANet 的 ISA 和 CSA 模块，构成 XX-AA 模型。 从上表结果可以看出，除了 GA-Net，其他具备 AANet 模块的模型准确率都高一些。并且从参数量，计算量和内存占用量以及运行时间上都有降低，可见 AANet 的确让立体匹配更加高效。 3.3 Benchmark Results
上表是在 KITTI 2012 和 KITTI 2015 上的结果，相比于精度高的模型，AANet 速度最快；相比于速度快的模型，AANet 精度最高，是一个不错的 trade-off。
Conclusion
3D 卷积的确是基于 cost volume 立体匹配方法的痛点，想要让立体匹配更高效，少用或者不用 3D 卷积是一个很好的解决思路。从立体匹配提速角度看，之后的研究可以从如何替代 3D 卷积，或者如何减少 3D 卷积的入手。 从其他相似领域角度看，如何将这种思路应用到高分辨率立体匹配，多视角立体视觉（MVS），光流估计，基于双目的 3D 检测等领域。 参考文献
[1] Alex Kendall, Hayk Martirosyan, Saumitro Dasgupta, Peter Henry, Ryan Kennedy, Abraham Bachrach, and Adam Bry. End-to-end learning of geometry and context for deep stereo regression. In CVPR 2017. [2] Jia-Ren Chang and Yong-Sheng Chen. Pyramid stereo matching network. In CVPR 2018. [3] Feihu Zhang, Victor Prisacariu, Ruigang Yang, and Philip HS Torr. Ga-net: Guided aggregation net for end-to-end stereo matching. In CVPR 2019. [4] Rohan Chabra, Julian Straub, Christopher Sweeney, Richard Newcombe, and Henry Fuchs. Stereodrnet: Dilated residual stereonet. In CVPR 2019. [5] Ke Sun, Bin Xiao, Dong Liu, and Jingdong Wang. Deep high-resolution representation learning for human pose estimation. In CVPR 2019.
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