a) Ingång b) Djup multi-view stereo c) Sample rekonstruktion resultat Figur 1. (a) Vårt nätverk tar en uppsättning bilder med kända kameraposer och kalibrering som ingång; b) vi producerar en uppsättning plan-sweep volymer för en referensvy och mata dessa till ett konvolutionellt neuralt nätverk som förutspår en skillnad karta; c) vårt nätverk producerar högkvalitativa skillnader kartor även för utmanande fall som innehåller dåligt texturerade regioner och tunna strukturer. Vi presenterar DeepMVS, en djup convolutional neural network (ConvNet) för multi-view stereo rekonstruktion. Med ett godtyckligt antal poserade bilder som indata, producerar vi först en uppsättning plan-sweep volymer och använder det föreslagna DeepMVS-nätverket för att förutsäga högkvalitativa skillnader kartor. De viktigaste bidrag som möjliggör dessa resultat är (1) övervakad förutbildning på en fotorealistisk syntetisk datauppsättning, (2) en effektiv metod för att samla information över en uppsättning obeställda bilder, och (3) integrera flera lager funktionsaktiveringar från det förtränade VGG-19 nätverket. Vi validerar effekten av DeepMVS med hjälp av ETH3D Benchmark. Våra resultat visar att DeepMVS på ett gynnsamt sätt jämför med toppmoderna konventionella MVS-algoritmer och andra ConvNet-baserade metoder, särskilt för näratextureless regioner och tunna strukturer.
Multi-view stereo rekonstruktion med CNN algoritmer har nyligen föreslagits REF.
DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}