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Uploaded byRyo Sakamoto
Jetson TK1でSemi-Global Matching
NVIDIA Jetson プラットフォーム Meet-up #01で発表してきた、Semi-global matchingについての話です
![SSII2021 [TS1] Visual SLAM ～カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで～](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ts1-01-210607042113-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Jetson TK1でSemi-Global Matching
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- 3. 自己紹介 名前 – 山田てるみ(偽名) • telmin_orca 所属 –株式会社フィックスターズ • 色々高速化とかしたりする会社 • SSDとか作ってたりする 3
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- 6. Semi-global matchingについて Semi-global Matchingとは？ –ステレオマッチングの1手法 – 2005年にHirschmullerにより提案 • Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information – http://www.6d-vision.com/ • ダイムラー社のシステム • FPGAで実装 – 2008年時点で VGA(またはそれ以下) で30FPSを達成 6
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- 8. Semi-global matchingについて ステレオマッチング手法 – Localな手法 •画像の類似度を用いて視差を求める手法 • 似たようなテクスチャが並んでいる領域へはうまくマッ チングできない – Globalな手法 • コスト関数の最小化に基づく手法 • 画像の類似度に加えて、視差に対する空間的な制約を考 慮する • 処理時間が大きくなる 8 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Crosswalk_02.jpg
- 9. Semi-global matchingについて Semi-global matchingの特徴 –コスト関数の最小化 – 視差に対する制約を一次元方向に限定することで、 動的計画法で効率よく最適化を可能にしている 処理手順 – Matching Cost – Path Aggregation – Cost Summation – winner-takes-all 9
- 10. Semi-global matchingについて Matching Cost –画素間の類似度を算出する – SAD, NCC… – Census変換 • http://www.slideshare.net/FukushimaNorishige/popcnt 10 120 80 12 40 50 78 245 180 220 1 1 0 0 X 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1
- 11. Semi-global matchingについて Path Aggregation –ある方向に対する動的計画法 – matching costを用いて算出した結果からコスト最 小化を行う 11
- 12. Semi-global matchingについて Cost Summation –8方向に対してPath aggregationを行い、計算した 結果の総和を取る winner-takes-all – 各座標について、累積コストSを最小にする視差を 選択し、最終出力(＝視差)とする 12
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- 16. Fixstars-sgm(仮) vs Visonworks-sgm 性能 –Fixstars-sgm(仮) • 15～22FPS – VisionWorks-sgm • 18～25FPS – 若干負けた…？ デモとしての見栄え – Visionworks-sgmの勝利 • 色付け実装予定 16
- 17. 今後の展望・課題 今後について – ソースコードを公開します • 近日公開予定 •http://github.com/fixstars-jp – 最適化します • Jetson TK1 -> Jetson TX1 • 半精度浮動小数点使ってみたりします • VisionWorksよりも速く…できたらいいな… 17