論文の概要: Shape from Polarization for Complex Scenes in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11377v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 17:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:08:47.259151
• Title: Shape from Polarization for Complex Scenes in the Wild
• Title（参考訳）: 野生の複雑な場面における偏光からの形状
• Authors: Chenyang Lei, Chenyang Qi, Jiaxin Xie, Na Fan, Vladlen Koltun, Qifeng Chen
• Abstract要約: 単一偏光画像からシーンレベルの正規推定を行うために,物理量に基づく新しいデータ駆動手法を提案する。 実世界のシーンレベルのSfPデータセットに、ペア化された入力偏光画像と接地トラス正規地図をコントリビュートする。 我々の訓練されたモデルは、偏光と表面の正常値の関係が距離に影響されないため、遠距離場屋外シーンに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.65746187211958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new data-driven approach with physics-based priors to scene-level normal estimation from a single polarization image. Existing shape from polarization (SfP) works mainly focus on estimating the normal of a single object rather than complex scenes in the wild. A key barrier to high-quality scene-level SfP is the lack of real-world SfP data in complex scenes. Hence, we contribute the first real-world scene-level SfP dataset with paired input polarization images and ground-truth normal maps. Then we propose a learning-based framework with a multi-head self-attention module and viewing encoding, which is designed to handle increasing polarization ambiguities caused by complex materials and non-orthographic projection in scene-level SfP. Our trained model can be generalized to far-field outdoor scenes as the relationship between polarized light and surface normals is not affected by distance. Experimental results demonstrate that our approach significantly outperforms existing SfP models on two datasets. Our dataset and source code will be publicly available at \url{https://github.com/ChenyangLEI/sfp-wild}.
• Abstract（参考訳）: 単一偏光画像からシーンレベルの正規推定を行うために,物理量に基づく新しいデータ駆動手法を提案する。 既存の偏光からの形状(SfP)は主に、野生の複雑なシーンではなく、単一の物体の正常さを推定することに焦点を当てている。 高品質のシーンレベルのSfPの鍵となる障壁は、複雑なシーンにおける現実世界のSfPデータの欠如である。 そこで本研究では,入力偏光画像と地対正規写像を併用した,実世界初のsfpデータセットを提案する。 次に,シーンレベルのSfPにおける複雑な材料や非オーソグラフィー投影による偏光曖昧性の増加に対応するために,マルチヘッド自己認識モジュールと視聴符号化を備えた学習ベースフレームワークを提案する。 偏光と表面の正常性の関係は距離に影響されないため,練習したモデルは遠方界の屋外シーンに一般化することができる。 実験結果から,本手法は既存のSfPモデルよりも優れていることがわかった。 我々のデータセットとソースコードは \url{https://github.com/ChenyangLEI/sfp-wild} で公開されます。

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