WAFT-Stereo: Warping-Alone-Feld-Transformationen für Stereo-Matching

WAFT-Stereo: Warping-Alone Field Transforms for Stereo Matching

March 25, 2026

Autoren: Yihan Wang, Jia Deng

cs.AI

Zusammenfassung

Wir stellen WAFT-Stereo vor, eine einfache und effektive, auf Bildverzerrung basierende Methode für Stereo-Matching. WAFT-Stereo zeigt, dass Kostenvolumen, ein gängiges Konstrukt in vielen führenden Methoden, für eine hohe Leistungsfähigkeit nicht notwendig sind und durch eine effizientere Bildverzerrung ersetzt werden können. WAFT-Stereo belegt den ersten Platz auf den öffentlichen Benchmarks von ETH3D, KITTI und Middlebury, reduziert den Zero-Shot-Fehler auf dem ETH3D-Benchmark um 81 % und ist dabei 1,8- bis 6,7-mal schneller als vergleichbare Methoden. Code und Modellgewichte sind unter https://github.com/princeton-vl/WAFT-Stereo verfügbar.

English

We introduce WAFT-Stereo, a simple and effective warping-based method for stereo matching. WAFT-Stereo demonstrates that cost volumes, a common design used in many leading methods, are not necessary for strong performance and can be replaced by warping with improved efficiency. WAFT-Stereo ranks first on ETH3D, KITTI and Middlebury public benchmarks, reducing the zero-shot error by 81% on ETH3D benchmark, while being 1.8-6.7x faster than competitive methods. Code and model weights are available at https://github.com/princeton-vl/WAFT-Stereo.