A v i d i a 2k a is t Jan Kautz1 Zhou at al. Ours f 30 x Extrapolated Left uput Cameras Extrapolated Right Figur 1: Vi föreslår en ny synsyntesmetod som kan generera extrema vyer, dvs bilder syntetiserade från ett litet antal kameror (två i detta exempel) och från betydligt olika perspektiv. I denna jämförelse med metoden med Zhou et al. [34] visar vi vänster vy från kamerainställningen som visas ovan. Även vid en 30 x baslinje förstoring vår metod ger skarpare resultat. Vi presenterar Extreme View Synthesis, en lösning för r ny vy extrapolering som fungerar även när antalet i put bilder är små-så få som två. I detta sammanhang är åtgär der och djup ovisshet två av de mest angelägna frågorna, och förvärras i takt med att graden av extrapolering ökar. Vi följer det traditionella paradigmet o f utför djupbaserad warpning och förfining, med några få viktiga förbättringar. Först uppskattar vi en djup sannolikhet volym, snarare än bara ett enda djup värde för r varje pixel i den nya vyn. Detta gör det möjligt för oss att på ett osäkert sätt utnyttja djupen i de regioner som lider av konkurrens, t.ex. djupavbrott. Efter att ha använt den för att få en första uppskattning av den nya vyn, kombinerar vi uttryckligen lärd bild tidigare och djup osäkerhet för att syntetisera en förfinad bild med mindre artefakter. Vår metod är den första att visa visuellt tilltalande resultat fo r baslinje magnifications på upp till 30 x. Koden finns tillgänglig på h t t p s : / / g i t h u b. c o m /N V la bs /e x tre m e -vie w -s y n th
Nyligen, Choi et al. REF använder djupa neurala nätverk för att uppskatta en djup sannolikhet volym, snarare än bara ett enda djup värde för varje pixel av den nya vyn.
Extreme View Synthesis
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}