I detta dokument föreslås en okalibrerad fotometrisk stereometod för icke-lagbertiska scener baserade på djupt lärande. Till skillnad från tidigare metoder som i hög grad bygger på antaganden om specifika reflektioner och ljuskällor, kan vår metod bestämma både form och ljusriktningar för en scen med okända godtyckliga reflektioner observerade under okända varierande ljusriktningar. För att uppnå detta mål föreslår vi en arkitektur för djupt lärande i två steg, SDPS-Net, som effektivt kan dra nytta av mellanliggande tillsyn, vilket resulterar i minskade inlärningssvårigheter jämfört med en modell i ett steg. Experiment på både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt överträffar tidigare okalibrerade fotometriska stereometoder.
Senare, Chen et al. REF föreslog en arkitektur för djupinlärning i två steg som kallas SDPS-Net för att hantera detta okalibrerade problem.
Self-Calibrating Deep Photometric Stereo Networks
{'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']}