論文の概要: Shape, Illumination, and Reflectance from Shading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03592v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 18:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:48:18.152483
• Title: Shape, Illumination, and Reflectance from Shading
• Title（参考訳）: シェーディングからの形状, 照明, 反射
• Authors: Jonathan T. Barron, Jitendra Malik
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおける根本的な問題は、フラットな2次元画像から世界の本質的な3次元構造を推定することである。 表面は滑らかである傾向があり、塗料は均一である傾向があり、照明は自然である傾向にある。 我々の技術は、いくつかの古典的なコンピュータビジョン問題のスーパーセットと見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.71603503678216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A fundamental problem in computer vision is that of inferring the intrinsic, 3D structure of the world from flat, 2D images of that world. Traditional methods for recovering scene properties such as shape, reflectance, or illumination rely on multiple observations of the same scene to overconstrain the problem. Recovering these same properties from a single image seems almost impossible in comparison -- there are an infinite number of shapes, paint, and lights that exactly reproduce a single image. However, certain explanations are more likely than others: surfaces tend to be smooth, paint tends to be uniform, and illumination tends to be natural. We therefore pose this problem as one of statistical inference, and define an optimization problem that searches for the *most likely* explanation of a single image. Our technique can be viewed as a superset of several classic computer vision problems (shape-from-shading, intrinsic images, color constancy, illumination estimation, etc) and outperforms all previous solutions to those constituent problems.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける根本的な問題は、世界の本質的な3d構造を、その世界の平坦な2dイメージから推測することである。 従来の形状、反射性、照明などのシーン特性の復元方法は、問題を過度に調整するために同じシーンの複数の観察に依存する。 単一の画像から同じ特性を復元することは、比較としてほとんど不可能に思える -- 単一の画像を正確に再現する形、塗料、照明は無限に多い。 表面は滑らかで、塗料は均一である傾向があり、照明は自然である傾向にある。 したがって、この問題を統計的推論の1つとして仮定し、1つの画像の *most likely* 説明を検索する最適化問題を定義する。 本手法は,いくつかの古典的なコンピュータビジョン問題(形状からシェーディング,内在的画像,色彩コンステンシー,照明推定など)のスーパーセットと見なすことができ,それらの構成問題に対するこれまでのすべての解を上回っている。

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