Fugu-MT 論文翻訳(概要): DDR-Net: Learning Multi-Stage Multi-View Stereo With Dynamic Depth Range

論文の概要: DDR-Net: Learning Multi-Stage Multi-View Stereo With Dynamic Depth Range

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14275v1
Date: Fri, 26 Mar 2021 05:52:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-29 21:05:06.584668
Title: DDR-Net: Learning Multi-Stage Multi-View Stereo With Dynamic Depth Range
Title（参考訳）: DDR-Net:動的深さ範囲でマルチステージマルチビューステレオを学習する
Authors: Puyuan Yi, Shengkun Tang and Jian Yao
Abstract要約: 深度範囲の仮説を動的に決定するための動的深さ範囲ネットワーク(DDR-Net)を提案する。 DDR-Netでは、まず、深度範囲全体にわたる画像の最も粗い解像度で初期深度マップを構築します。学習した動的深度範囲を利用して、洗練された深度マップを生成する新しい損失戦略を開発します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.081393321765571
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To obtain high-resolution depth maps, some previous learning-based multi-view stereo methods build a cost volume pyramid in a coarse-to-fine manner. These approaches leverage fixed depth range hypotheses to construct cascaded plane sweep volumes. However, it is inappropriate to set identical range hypotheses for each pixel since the uncertainties of previous per-pixel depth predictions are spatially varying. Distinct from these approaches, we propose a Dynamic Depth Range Network (DDR-Net) to determine the depth range hypotheses dynamically by applying a range estimation module (REM) to learn the uncertainties of range hypotheses in the former stages. Specifically, in our DDR-Net, we first build an initial depth map at the coarsest resolution of an image across the entire depth range. Then the range estimation module (REM) leverages the probability distribution information of the initial depth to estimate the depth range hypotheses dynamically for the following stages. Moreover, we develop a novel loss strategy, which utilizes learned dynamic depth ranges to generate refined depth maps, to keep the ground truth value of each pixel covered in the range hypotheses of the next stage. Extensive experimental results show that our method achieves superior performance over other state-of-the-art methods on the DTU benchmark and obtains comparable results on the Tanks and Temples benchmark. The code is available at https://github.com/Tangshengku/DDR-Net.
Abstract（参考訳）: 高分解能の奥行きマップを得るため、前回の学習に基づくマルチビューステレオ手法では、コストボリュームピラミッドを粗雑に構築する。これらのアプローチは固定深度距離仮説を利用してカスケード平面スイープボリュームを構築する。しかし、以前の画素ごとの深度予測の不確かさが空間的に異なるため、各ピクセルに対して同じ範囲仮説を設定するのは不適切である。提案手法は, 距離推定モジュール (REM) を適用し, 前段階における距離推定の不確かさを学習することにより, 深度推定を動的に行う動的深度レンジネットワーク (DDR-Net) を提案する。特に、ddr-netでは、まず、深度範囲全体にわたって画像の最も粗い解像度で初期深度マップを構築します。そして、レンジ推定モジュール(REM)は、初期深さの確率分布情報を利用して、以下の段階で動的に深度範囲仮説を推定する。さらに,学習したダイナミックな深度範囲を利用して精巧な深度マップを生成する新たなロス戦略を開発し,次の段階のレンジ仮説で被覆された各画素の真理値を保持する。実験の結果,本手法はDTUベンチマークにおける他の最先端手法よりも優れた性能を示し,タンク・アンド・テンプルのベンチマークで同等の結果を得た。コードはhttps://github.com/tangshengku/ddr-netで入手できる。

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