Att ta bort bildbildningsprocessen och därför förmultna utseendet i dess inneboende egenskaper är en utmanande uppgift på grund av den underkonstruerade karaktären av detta omvänt problem. Även om betydande framsteg har gjorts när det gäller att härleda form, material och belysning enbart från bilder, är framstegen i en oöverskådlig miljö fortfarande begränsade. Vi föreslår en konvolutionell neural arkitektur för att uppskatta reflektionskartor över Spekulära material i naturliga ljusförhållanden. Vi uppnår detta i en end-to-end lärande formulering som direkt förutsäger en reflektion karta från själva bilden. Vi visar hur man kan förbättra skattningarna genom att underlätta ytterligare övervakning i ett indirekt system som först förutsäger ytorientering och därefter förutspår reflektionskartan genom en inlärningsbaserad gles datainterpolering. För att analysera prestanda på denna svåra uppgift, föreslår vi en ny utmaning av Specular MAterials på Shapes med komplexa IllumiNation (SMASHINg) med hjälp av både syntetiska och verkliga bilder. Dessutom visar vi tillämpningen av vår metod på en rad bildredigeringsuppgifter på riktiga bilder.
Det senaste arbetet i Rematas m.fl. REF förutsäger kombinationen av material och belysning från en enda bild som hanterar både diffusa och spyriska material.
Deep Reflectance Maps
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}