論文の概要: Self-supervised Multi-view Stereo via Effective Co-Segmentation and Data-Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05374v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 11:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:39:10.379956
• Title: Self-supervised Multi-view Stereo via Effective Co-Segmentation and Data-Augmentation
• Title（参考訳）: 効果的なコセグメンテーションとデータ拡張による自己監督型マルチビューステレオ
• Authors: Hongbin Xu, Zhipeng Zhou, Yu Qiao, Wenxiong Kang, Qiuxia Wu
• Abstract要約: セマンティック・コセグメンテーションとデータ強化によってガイドされるより信頼性の高い監視と統合されたフレームワークを提案する。 提案手法は教師なし手法の最先端性能を実現し,教師付き手法と同等に競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.95831985522991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have witnessed that self-supervised methods based on view synthesis obtain clear progress on multi-view stereo (MVS). However, existing methods rely on the assumption that the corresponding points among different views share the same color, which may not always be true in practice. This may lead to unreliable self-supervised signal and harm the final reconstruction performance. To address the issue, we propose a framework integrated with more reliable supervision guided by semantic co-segmentation and data-augmentation. Specially, we excavate mutual semantic from multi-view images to guide the semantic consistency. And we devise effective data-augmentation mechanism which ensures the transformation robustness by treating the prediction of regular samples as pseudo ground truth to regularize the prediction of augmented samples. Experimental results on DTU dataset show that our proposed methods achieve the state-of-the-art performance among unsupervised methods, and even compete on par with supervised methods. Furthermore, extensive experiments on Tanks&Temples dataset demonstrate the effective generalization ability of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチビューステレオ(mvs)において,視点合成に基づく自己教師あり手法が明らかに進歩している。 しかし、既存の手法は、異なる視点の対応する点が同じ色を共有するという仮定に依存しており、実際にはそうとは限らない。 これは信頼できない自己監視信号につながり、最終的な再構築性能を損なう可能性がある。 この問題に対処するため、セマンティック・コセグメンテーションとデータ強化によってガイドされるより信頼性の高い監視と統合されたフレームワークを提案する。 特に,多視点画像から相互意味を抽出し,セマンティック一貫性を導出する。 また,正規サンプルの予測を疑似基底真理として扱い,拡張サンプルの予測を正則化することにより,変換ロバスト性を保証する効果的なデータ提示機構を考案する。 DTUデータセットを用いた実験結果から,提案手法は教師なし手法の最先端性能を実現し,教師なし手法と同等に競合することを示した。 さらに,タンク・テンプルス・データセットに関する広範な実験により,提案手法の有効一般化能力を実証した。

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