Djupt lärande har nyligen visat sin utmärkta prestanda för multi-view stereo (MVS). En stor begränsning av nuvarande inlärda MVS-metoder är dock skalbarheten: den minneskrävande kostnadsvolymregleringen gör det svårt att tillämpa den inlärda MVS på högupplösta scener. I detta dokument introducerar vi en skalbar stereoram baserad på det återkommande neurala nätverket. Istället för att reglera hela 3D kostnadsvolymen på en gång, den föreslagna Recurrent Multi-view Stereo Network (R-MVSNet) regulariserar sekventiellt 2D kostnadskartor längs djupet riktning via den gated återkommande enheten (GRU). Detta minskar minnesförbrukningen dramatiskt och gör rekonstruktion med hög upplösning möjlig. Vi visar först den toppmoderna prestanda som uppnåtts av den föreslagna R-MVSNet på de senaste MVS-riktmärken. Sedan visar vi ytterligare skalbarheten av den föreslagna metoden på flera storskaliga scenarier, där tidigare inlärda metoder ofta misslyckas på grund av minnesbegränsningen. Koden finns tillgänglig på https://github.com/ YoYo000/MVSNet.
För att lösa skalbarhetsfrågan i MVSNet, R-MVSNet REF ) utnyttjar en grind återkommande enhet för att successivt reglera kostnadsvolymen.
Recurrent MVSNet for High-Resolution Multi-View Stereo Depth Inference
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}