I detta dokument införs en nätverksarkitektur för att lösa problemet med struktur-from-motion (SfM) via funktions-metrisk buntjustering (BA), som uttryckligen upprätthåller geometriska begränsningar för flera vyer i form av funktions-metriskt fel. Hela rörledningen kan varieras, så att nätverket kan lära sig lämpliga funktioner som gör BA-problemet mer lättåtkomligt. Dessutom introducerar detta arbete en ny djupparameterisering för att återställa tät perpixeldjup. Nätverket genererar först flera grunddjupskartor enligt indatabilden och optimerar det slutliga djupet som en linjär kombination av dessa grunddjupskartor via feature-metric BA. Den grundläggande djupkartor generator lärs också genom end-to-end utbildning. Hela systemet kombinerar på ett fint sätt domänkunskap (dvs. hårdkodade geometriska begränsningar för flera vyer) och djupinlärning (dvs. Funktionsinlärning och grundläggande djupkartor lärande) för att ta itu med de utmanande täta SfM-problem. Experiment i stor skala visar hur framgångsrik den föreslagna metoden är.
Förmodligen närmast vårt arbete, BA-Net REF introducerar en nätverksarkitektur för att lösa struktur-from-motion (SfM) problem via feature-metric bunt justering (BA), som uttryckligen tillämpar multi-view geometri begränsningar i form av funktion-metrisk fel.
BA-Net: Dense Bundle Adjustment Networks
{'venue': 'ICLR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}