: Point-MVSNet utför multi-view stereo rekonstruktion på ett grov-till-fine mode, lära sig att förutsäga 3D flödet av varje punkt till marken sanningsytan baserat på geometri tidigare och 2D bild utseende signaler dynamiskt hämtas från multi-view bilder och regress exakta och täta punktmoln iterativt. Vi introducerar Point-MVSNet, en ny punktbaserad djupram för multi-view stereo (MVS). Vår metod skiljer sig från befintliga kostnadsvolymer och behandlar målscenen direkt som punktmoln. Mer specifikt, vår metod förutspår djupet på ett grov-till-fint sätt. Vi skapar först en grov djupkarta, omvandlar den till ett punktmoln och förfinar punktmolnet iterativt genom att uppskatta restvärdet mellan djupet av den nuvarande iterationen och markens sanning. Vårt nätverk utnyttjar 3D geometri tidigare och 2D textur information gemensamt och effektivt genom att sammansmälta dem i en funktion-augmented punkt moln, och bearbetar punktmolnet för att uppskatta 3D flödet för varje punkt. Denna punktbaserade arkitektur möjliggör högre noggrannhet, mer beräkningseffektivitet och mer flexibilitet än kostnadsvolymbaserade motsvarigheter. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt uppnår en betydande förbättring av återuppbyggnadens kvalitet jämfört med toppmoderna metoder på datauppsättningen DTU och Tanks and Temples. Våra källkoder och utbildade modeller finns tillgängliga på https://github.com/callmeray/PointMVSNet. * Lika lön.
Nyligen, Chen et al. REF presenterar ett nytt punktbaserat nätverk för att förfina den grovdjupsförutsägelse som kan härledas från en variansbaserad kostnadsvolym.
Point-Based Multi-View Stereo Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}