WAFT-Stereo: ステレオマッチングのためのワーピング単独フィールド変換

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

March 25, 2026

著者: Yihan Wang, Jia Deng

cs.AI

要旨

本論文では、ステレオマッチングにおけるシンプルかつ効果的なワーピングベース手法であるWAFT-Stereoを提案する。WAFT-Stereoは、多くの主要手法で用いられる一般的な設計であるコストボリュームが、高い性能を得るために必須ではなく、ワーピング操作によって効率を改善しつつ代替可能であることを実証する。WAFT-Stereoは、ETH3D、KITTI、Middleburyの公開ベンチマークにおいて首位の性能を達成し、ETH3Dベンチマークではゼロショット誤差を81%削減するとともに、競合手法よりも1.8～6.7倍高速である。コードおよびモデル重みはhttps://github.com/princeton-vl/WAFT-Stereoで公開されている。

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.