Djupuppskattning är en viktig del i förståelsen av 3D-geometrin i en scen, med många tillämpningar i stads- och inomhusmiljöer. Dessa scener kännetecknas av en prevalens av mänskliga skapade strukturer, som i de flesta fall är antingen bitvis planar, eller kan approximeras som sådana. I dessa miljöer utformar vi en ny ram för djupförfining som syftar till att återställa den underliggande planariteten i den omvända djupkartan. Vi formulerar denna uppgift som ett optimeringsproblem som innefattar en datafidelitetsterm som minimerar avståndet till inmatningen inversa djupkartan, samt en legalisering som genomdriver en bitvis planlösning. När det gäller legaliseringstermen, modellerar vi den inversa djupkartan som en viktad graf mellan bildpunkter. Den föreslagna legalisering är utformad för att uppskatta ett plan automatiskt vid varje pixel, utan något behov av en förhandsbedömning av scenplanen, och samtidigt uppmuntrar den liknande pixlar att tilldelas samma plan. Det resulterande optimeringsproblemet löses effektivt med ADAM-algoritm. Experiment visar att vår metod leder till en betydande förbättring i djupförfining, både visuellt och numeriskt, med avseende på toppmoderna algoritmer på Middlebury, KITTI och ETH3D multi-view stereo datauppsättningar.
För att övervinna tidigare begränsningar, i REF författarna föreslår att anta en regularizer som främjar djupkartor uppfyller en bit-wise planar värld antagande, men utan någon priori kandidat plane selection.
Joint Graph-based Depth Refinement and Normal Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}