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. I REF föreslogs ett fullständigt konvolutionsnätverk (FCN) för att härleda den normala kartan från de indatabildsljusande paren, och en orderagnostisk maxpoolning antogs för att hantera ett godtyckligt antal ingångar.
PS-FCN: A Flexible Learning Framework for Photometric Stereo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}