論文の概要: Learning Efficient Photometric Feature Transform for Multi-view Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14794v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 02:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:41:56.457144
• Title: Learning Efficient Photometric Feature Transform for Multi-view Stereo
• Title（参考訳）: 多視点ステレオのための高能率光度特徴変換の学習
• Authors: Kaizhang Kang, Cihui Xie, Ruisheng Zhu, Xiaohe Ma, Ping Tan, Hongzhi Wu and Kun Zhou
• Abstract要約: 各ビューのperpixelフォトメトリック情報を,空間的特徴とビュー不変の低レベル特徴に変換することを学ぶ。 本フレームワークは,様々な入力データで利用可能な幾何学情報を自動的に適用し,効率的な利用を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.26574529243778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework to learn to convert the perpixel photometric information at each view into spatially distinctive and view-invariant low-level features, which can be plugged into existing multi-view stereo pipeline for enhanced 3D reconstruction. Both the illumination conditions during acquisition and the subsequent per-pixel feature transform can be jointly optimized in a differentiable fashion. Our framework automatically adapts to and makes efficient use of the geometric information available in different forms of input data. High-quality 3D reconstructions of a variety of challenging objects are demonstrated on the data captured with an illumination multiplexing device, as well as a point light. Our results compare favorably with state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: そこで本稿では,各視点のパーピクセル光度情報を,既存の多視点ステレオパイプラインに挿入して3次元再構成を行うことのできる空間的特徴量非可変低レベル特徴に変換することを学ぶための新しい枠組みを提案する。 取得中の照明条件とその後の画素単位の特徴変換の両方を、相異なる方法で共同最適化することができる。 本フレームワークは,様々な入力データで利用可能な幾何学情報を自動的に適用し,効率的な利用を行う。 照明多重化装置で取得したデータと点灯を用いて,様々な難解な物体の高品質な3d再構成を実演する。 その結果,最先端技術と比較した。

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