論文の概要: Deep Photometric Stereo for Non-Lambertian Surfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13145v1
- Date: Sun, 26 Jul 2020 15:20:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 20:01:49.000433
- Title: Deep Photometric Stereo for Non-Lambertian Surfaces
- Title(参考訳): 非ランベルト面に対する深度測光ステレオ
- Authors: Guanying Chen, Kai Han, Boxin Shi, Yasuyuki Matsushita, Kwan-Yee K.
Wong
- Abstract要約: 我々は、PS-FCNと呼ばれる、校正された測光ステレオのための完全な畳み込みディープネットワークを導入する。
PS-FCNは反射率観測から表面正規へのマッピングを学習し、一般的な等方反射率と未知の等方反射率で表面を処理できる。
光方向が不明な未定のシナリオに対処するため、入力画像から光方向を推定するLCNetという新しい畳み込みネットワークを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.05501463107673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of photometric stereo, in both calibrated
and uncalibrated scenarios, for non-Lambertian surfaces based on deep learning.
We first introduce a fully convolutional deep network for calibrated
photometric stereo, which we call PS-FCN. Unlike traditional approaches that
adopt simplified reflectance models to make the problem tractable, our method
directly learns the mapping from reflectance observations to surface normal,
and is able to handle surfaces with general and unknown isotropic reflectance.
At test time, PS-FCN takes an arbitrary number of images and their associated
light directions as input and predicts a surface normal map of the scene in a
fast feed-forward pass. To deal with the uncalibrated scenario where light
directions are unknown, we introduce a new convolutional network, named LCNet,
to estimate light directions from input images. The estimated light directions
and the input images are then fed to PS-FCN to determine the surface normals.
Our method does not require a pre-defined set of light directions and can
handle multiple images in an order-agnostic manner. Thorough evaluation of our
approach on both synthetic and real datasets shows that it outperforms
state-of-the-art methods in both calibrated and uncalibrated scenarios.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高度学習に基づく非ランベルト曲面のキャリブレーションシナリオと非キャリブレーションシナリオの両方において,フォトメトリックステレオの問題を扱う。
我々はまず,PS-FCN と呼ぶ光度測定ステレオを校正するための完全畳み込みディープネットワークを導入する。
簡易反射率モデルを採用した従来のアプローチとは異なり,本手法は反射率観測から表面正規化へのマッピングを直接学習し,一般および未知の等方反射率を持つ表面を扱うことができる。
テスト時には、PS-FCNは任意の数の画像とその関連する光方向を入力として、高速フィードフォワードパスでシーンの表面正規マップを予測する。
光方向が不明な未解決のシナリオに対処するため、lcnetと呼ばれる新しい畳み込みネットワークを導入し、入力画像から光方向を推定する。
推定光方向と入力画像はPS-FCNに送られ、表面の正常値を決定する。
本手法は,事前定義された光方向のセットを必要とせず,複数の画像を順序によらず処理できる。
合成データと実データの両方に対するアプローチの徹底的な評価は、キャリブレーションとアンキャリブレーションの両方のシナリオにおいて最先端の手法よりも優れています。
関連論文リスト
- A Neural Height-Map Approach for the Binocular Photometric Stereo
Problem [36.404880059833324]
双眼鏡測光ステレオ(PS)フレームワークは単視PSと同じ取得速度を持つが、推定幾何の質は著しく向上する。
本手法は両眼立体装置に適応したDiLiGenT-MVデータセットの最先端性能と新しい両眼測光ステレオデータセットLUCES-STを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T09:45:53Z) - Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond [86.57469194387264]
光度ステレオは、さまざまなシェーディングキューを持つ複数の画像から物体の表面の正常性を回復する。
深層学習法は、非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T11:27:44Z) - PS-Transformer: Learning Sparse Photometric Stereo Network using
Self-Attention Mechanism [4.822598110892846]
線形プロジェクションや最大プーリングといった事前定義された操作に基づいて、異なる照明下での深いキャリブレーションされた光度ステレオネットワークの観測を集約する。
この問題に対処するために,PS-Transformer という,複雑な画像間相互作用を適切に捉えるために,学習可能な自己認識機構を活用する,細かなキャリブレーションを施した光度ステレオネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T11:58:25Z) - A CNN Based Approach for the Point-Light Photometric Stereo Problem [26.958763133729846]
本稿では、遠距離場光度ステレオにおける深部ニューラルネットワークの最近の改良を活用して、現実的な仮定を処理できるCNNベースのアプローチを提案する。
われわれのアプローチは、DiLiGenT実世界のデータセットの最先端よりも優れている。
近距離点光源PSデータに対する我々のアプローチの性能を測定するため、LUCESを「近距離点光のための最初の実世界のデータセット」として紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-10T12:57:12Z) - Self-calibrating Photometric Stereo by Neural Inverse Rendering [88.67603644930466]
本稿では3次元オブジェクト再構成のための非校正光度ステレオの課題に取り組む。
本研究では,物体形状,光方向,光強度を協調的に最適化する手法を提案する。
本手法は,実世界のデータセット上での光推定と形状復元における最先端の精度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-16T02:46:15Z) - Uncertainty-Aware Deep Multi-View Photometric Stereo [100.97116470055273]
光度ステレオ(PS)は高周波表面の細部を復元するのに優れ、マルチビューステレオ(MVS)はPSによる低周波歪みを除去し、大域的な形状を維持するのに役立つ。
本稿では,PS と MVS の相補的強みを効果的に活用する手法を提案する。
我々は,不確実性を考慮したディープPSネットワークとディープMVSネットワークを用いて,画素ごとの表面の正規度と深さを推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-26T05:45:52Z) - Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian
Photometric Stereo [61.6260594326246]
空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。
分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T18:06:58Z) - Uncalibrated Neural Inverse Rendering for Photometric Stereo of General
Surfaces [103.08512487830669]
本稿では,測光ステレオ問題に対する無補間深層ニューラルネットワークフレームワークを提案する。
既存のニューラルネットワークベースの方法は、物体の正確な光方向または接地正則のいずれかまたは両方を必要とします。
本稿では,この問題に対する未調整の神経逆レンダリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-12T10:33:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。