[Paper] GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching

• GA-Net은 2019년 CVPR Oral 섹션에서 발표된 딥러닝 모델로, 스테레오 영상에서 깊이 이미지를 추정하는 네트워크입니다.

• 기존의 GC-Net과 달리, GA-Net은 SGA와 LGA 방식을 사용하여 연산 비용을 줄이고 성능을 향상시킵니다.

• SGA를 개선하기 위해 사용자 설정 파라미터를 학습 가능하게 변경하고, 첫 번째/외부 최소 선택을 가중치의 합으로 대체하며, 내부/두 번째 최소 선택을 최대 선택으로 변경합니다.

• 실험 결과, GA-Net은 Scene Flow Dataset과 KITTI Benchmarks 데이터셋에서 높은 성능을 보이며, SGA와 LGA 방식이 노이즈를 잘 처리함을 확인할 수 있습니다.