Abstrakt. Vi presenterar en end-to-end djupinlärning arkitektur för djupkarta slutsatser från multi-view bilder. I nätverket, vi först extrahera djup visuell bild funktioner, och sedan bygga 3D kostnadsvolym på referenskameran frustum via den differentierade homography warping. Därefter tillämpar vi 3D-konvolutioner för att regularisera och regressera den ursprungliga djupkartan, som sedan förfinas med referensbilden för att generera den slutliga utgången. Vårt ramverk anpassar flexibelt godtyckliga N-vyingångar med hjälp av ett variansbaserat kostnadsmått som kartlägger flera funktioner till en kostnadsfunktion. Det föreslagna MVSNet visas på den storskaliga DTU-datauppsättningen inomhus. Med enkel efterbehandling överträffar vår metod inte bara betydligt tidigare state-of-the-arts, utan är också flera gånger snabbare i körtiden. Vi utvärderar även MVSNet på komplexa utomhustankar och tempel dataset, där vår metod rankas först före den 18 april 2018 utan finjustering, visar den starka generalisering förmåga MVSNet.
MVSNet REF ) använder en differentierad homografi warpning för att uttryckligen koda kamerageometrier i nätverket och bygger kostnadsvolymen på referenskameran frustum.
MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}