Abstrakt. Vi presenterar en end-to-end djupinlärning arkitektur för djupkarta slutsatser från multi-view bilder. I nätverket, vi först extrahera djup visuell bild funktioner, och sedan bygga 3D kostnadsvolym på referenskameran frustum via den differentierade homography warping. Därefter tillämpar vi 3D-konvolutioner för att regularisera och regressera den ursprungliga djupkartan, som sedan förfinas med referensbilden för att generera den slutliga utgången. Vårt ramverk anpassar flexibelt godtyckliga N-vyingångar med hjälp av ett variansbaserat kostnadsmått som kartlägger flera funktioner till en kostnadsfunktion. Det föreslagna MVSNet visas på den storskaliga DTU-datauppsättningen inomhus. Med enkel efterbehandling överträffar vår metod inte bara betydligt tidigare state-of-the-arts, utan är också flera gånger snabbare i körtiden. Vi utvärderar även MVSNet på komplexa utomhustankar och tempel dataset, där vår metod rankas först före den 18 april 2018 utan finjustering, visar den starka generalisering förmåga MVSNet.
Vårt tillvägagångssätt är mestadels relaterat till MVSNet REF, som kodar kamerageometrier i nätverket som differentiable homography och infers djupkarta för referensbilden.
MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}