Abstrakt. Detta papper tar upp problemet med fotometrisk stereo för icke-lambertiska ytor. Befintliga metoder använder ofta förenklade reflexionsmodeller för att göra problemet mer lättfattligt, men detta hindrar i hög grad deras tillämpningar på verkliga objekt. I detta dokument föreslår vi ett djupt fullständigt konvolutionellt nätverk, kallat PS-FCN, som tar ett godtyckligt antal bilder av ett statiskt objekt fångat under olika ljusriktningar med en fast kamera som ingång, och förutspår en normal karta över objektet i en snabb feed-forward pass. Till skillnad från den nyligen föreslagna inlärningsbaserade metoden, kräver PS-FCN inte en fördefinierad uppsättning ljusriktningar under träning och testning, och kan hantera flera bilder och ljusriktningar på ett ordningsagnostiskt sätt. Även om vi utbildar PS-FCN på syntetiska data, kan det generalisera väl på verkliga datauppsättningar. Vi visar vidare att PS-FCN enkelt kan utökas för att hantera problemet med okalibrerad fotometrisk stereo. Omfattande experiment på offentliga verkliga dataset visar att PS-FCN överträffar befintliga metoder i kalibrerad fotometrisk stereo, och lovande resultat uppnås i okalibrerat scenario, vilket tydligt visar dess effektivitet.
Chen och Al. REF lade fram ett helt uppkopplat konvolutionsnätverk för att förutsäga den normala kartan över ett statiskt objekt från ett godtyckligt antal bilder.
PS-FCN: A Flexible Learning Framework for Photometric Stereo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}