論文の概要: Deep Learning for Multi-View Stereo via Plane Sweep: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15328v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 14:10:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-04 23:23:16.472097
• Title: Deep Learning for Multi-View Stereo via Plane Sweep: A Survey
• Title（参考訳）: 平面スウィープによる多視点ステレオの深層学習
• Authors: Qingtian Zhu
• Abstract要約: 自動運転、ロボティクス、バーチャルリアリティーなど、多くの分野に応用されているため、近年3D再構築が注目を集めている。 人工知能における支配的な技術として、ディープラーニングは様々なコンピュータビジョン問題を解決するためにうまく採用されている。 本稿では,画像に基づく3次元再構成において重要な課題である多視点ステレオ(MVS)の深層学習手法の最近の進歩を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D reconstruction has lately attracted increasing attention due to its wide application in many areas, such as autonomous driving, robotics and virtual reality. As a dominant technique in artificial intelligence, deep learning has been successfully adopted to solve various computer vision problems. However, deep learning for 3D reconstruction is still at its infancy due to its unique challenges and varying pipelines. To stimulate future research, this paper presents a review of recent progress in deep learning methods for Multi-view Stereo (MVS), which is considered as a crucial task of image-based 3D reconstruction. It also presents comparative results on several publicly available datasets, with insightful observations and inspiring future research directions.
• Abstract（参考訳）: 自動運転、ロボティクス、バーチャルリアリティーなど、多くの分野に応用されているため、近年3D再構築が注目を集めている。 人工知能の主要な技術として、様々なコンピュータビジョン問題を解決するためにディープラーニングがうまく採用されている。 しかし、3dリコンストラクションのためのディープラーニングは、ユニークな課題とさまざまなパイプラインのため、まだ初期段階にある。 本稿では,画像に基づく3次元再構成において重要な課題である多視点ステレオ(MVS)の深層学習手法の最近の進歩を概観する。 また、いくつかの公開データセットで比較結果を提示し、洞察に富んだ観察と将来の研究方向を示唆している。

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