Abstrakt. De flesta konventionella fotometriska stereoalgoritmer löser omvänt en BRDF-baserad bildformationsmodell. Den faktiska bildprocessen är dock ofta mycket mer komplex på grund av den globala ljustransporten på de icke-konvexa ytorna. Detta papper presenterar ett fotometriskt stereonätverk som direkt lär sig relationer mellan fotometrisk stereoingång och ytnormaler i en scen. För hantering av obeställda, godtyckligt antal indatabilder, vi sammanfogar alla indata till den mellanliggande representation som kallas observation karta som har en fast form, kan matas in i en CNN. För att förbättra både träning och förutsägelse tar vi hänsyn till den rotationella pseudo-invariansen i observationskartan som härleds från den isotropa begränsningen. För att träna nätverket, skapar vi en syntetisk fotometrisk stereo dataset som genereras av en fysik-baserad render, därför den globala ljustransporten beaktas. Våra experimentella resultat på både syntetiska och verkliga dataset visar att vår metod överträffar konventionella BRDF-baserade fotometriska stereoalgoritmer särskilt när scener är mycket icke-konvexa.
Ikehata REF introducerade en fast form representation, kallad observation karta, som är invariant till antalet och permutation av bilderna.
CNN-PS: CNN-based Photometric Stereo for General Non-Convex Surfaces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}