Vår metod Fan et al. öppenMVS ram 1 ram 5 ram 10 ram 15 3D-R2N2 ram 1 ram 5 ram 10 ram 15 ram 1 ram 5 ram 10 ram 15 ram 1 ram 5 ram 5 ram 10 ram 15 slututgång Figur 1: Vi introducerar vår strategi som återställer både globala kameraposer och punkt-moln-baserad form i full 3D från några observationer i begränsade vyer, och ändå garanterar fotometrisk konsistens över vyer. Delmängd av det rekonstruerade punktmolnet som tas bort från alla vyer i ramen är markerad med rött. I kontrast Fan et al.[7] och 3D-R2N2[5] rekonstruerar former från enkelramar i kanonisk pose utan kameror, och openMVS[9] producerar SfM-resultat med exakt men sparsam rekonstruktion endast för synliga delar. Rekonstruera 3D-former från en sekvens av bilder har länge varit ett problem av intresse för datorseende. Klassisk struktur från rörelse (SfM) metoder har försökt att lösa detta problem genom projicerad punkt förskjutning & bunt justering. På senare tid har djupa metoder försökt lösa detta problem genom att direkt lära sig ett förhållande mellan geometri och utseende. Det finns dock en betydande klyfta mellan dessa två strategier. SfM tar itu med problemet ur ett rent geometriskt perspektiv, utan att ta hänsyn till objektets form tidigare. Moderna djupa metoder kastar oftare bort geometriska begränsningar helt och hållet, vilket gör resultaten opålitliga. I detta dokument anstränger vi oss för att sammanföra dessa två till synes olikartade strategier. Vi introducerar inlärd form tidigare i form av djupform generatorer i Photometric Bundle Adjustation (PBA) och föreslår att rymma full 3D form som genereras av formen tidigare inom den optimeringsbaserade inference ram, visar imponerande resultat.
Senaste i raden av sådana implementationer är REF som återvinner både global kamera pose och 3D-punkt molnbaserad form med mycket få, begränsade sikt observationer.
Object-Centric Photometric Bundle Adjustment with Deep Shape Prior
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}