論文の概要: Learning Inter- and Intra-frame Representations for Non-Lambertian Photometric Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13720v2
• Date: Wed, 30 Dec 2020 14:08:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 01:10:07.427748
• Title: Learning Inter- and Intra-frame Representations for Non-Lambertian Photometric Stereo
• Title（参考訳）: 非ランバート測光ステレオにおけるフレーム間およびフレーム内表現の学習
• Authors: Yanlong Cao, Binjie Ding, Zewei He, Jiangxin Yang, Jingxi Chen, Yanpeng Cao and Xin Li
• Abstract要約: 2段階の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを構築し、フレーム間およびフレーム内表現を構築します。 フレーム間およびフレーム間特徴抽出モジュールを配置する最適スキームを特定するために,ネットワーク設計の代替案を多数検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.5172791293107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we build a two-stage Convolutional Neural Network (CNN) architecture to construct inter- and intra-frame representations based on an arbitrary number of images captured under different light directions, performing accurate normal estimation of non-Lambertian objects. We experimentally investigate numerous network design alternatives for identifying the optimal scheme to deploy inter-frame and intra-frame feature extraction modules for the photometric stereo problem. Moreover, we propose to utilize the easily obtained object mask for eliminating adverse interference from invalid background regions in intra-frame spatial convolutions, thus effectively improve the accuracy of normal estimation for surfaces made of dark materials or with cast shadows. Experimental results demonstrate that proposed masked two-stage photometric stereo CNN model (MT-PS-CNN) performs favorably against state-of-the-art photometric stereo techniques in terms of both accuracy and efficiency. In addition, the proposed method is capable of predicting accurate and rich surface normal details for non-Lambertian objects of complex geometry and performs stably given inputs captured in both sparse and dense lighting distributions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2段階の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを構築し,異なる光方向で撮像された画像の任意の数に基づいてフレーム間およびフレーム間表現を構築し,非ランベルト物体の正確な正規推定を行う。 光度ステレオ問題に対して,フレーム間およびフレーム間特徴抽出モジュールを配置するための最適スキームを特定するために,多数のネットワーク設計手法を実験的に検討した。 さらに, フレーム内空間畳み込みにおいて, 不正な背景領域からの干渉を除去し, 暗黒材料や鋳型シャドウを用いた表面の正常推定精度を効果的に向上させるため, 容易に得られる被写体マスクを提案する。 提案する2段式光計測ステレオcnnモデル(mt-ps-cnn)は,精度と効率の両面で最先端の光計測ステレオ技術に好適である。 さらに, 複素幾何の非ランベルト対象に対して, 高精度でリッチな面正規細部を予測でき, 希薄な照明分布と密集した照明分布の両方で, 安定して入力を行うことができる。

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