論文の概要: DDL-MVS: Depth Discontinuity Learning for MVS Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01391v3
• Date: Mon, 12 Jun 2023 12:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 03:06:42.868118
• Title: DDL-MVS: Depth Discontinuity Learning for MVS Networks
• Title（参考訳）: DDL-MVS:MVSネットワークにおける深度不連続学習
• Authors: Nail Ibrahimli, Hugo Ledoux, Julian Kooij, Liangliang Nan
• Abstract要約: 本稿では,MVS法における深度不連続学習を提案する。 当社のアイデアを検証し,既存の学習ベースのMVSパイプラインに戦略を組み込むことが可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traditional MVS methods have good accuracy but struggle with completeness, while recently developed learning-based multi-view stereo (MVS) techniques have improved completeness except accuracy being compromised. We propose depth discontinuity learning for MVS methods, which further improves accuracy while retaining the completeness of the reconstruction. Our idea is to jointly estimate the depth and boundary maps where the boundary maps are explicitly used for further refinement of the depth maps. We validate our idea and demonstrate that our strategies can be easily integrated into the existing learning-based MVS pipeline where the reconstruction depends on high-quality depth map estimation. Extensive experiments on various datasets show that our method improves reconstruction quality compared to baseline. Experiments also demonstrate that the presented model and strategies have good generalization capabilities. The source code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 従来のMVS手法は精度は良いが完全性に苦慮するが、近年開発された学習ベースマルチビューステレオ(MVS)技術は精度を損なわずに完全性を改善している。 本研究では,mvs法における奥行き不連続学習を提案し,復元の完全性を維持しつつ精度をさらに向上させる。 我々の考えは、境界写像を明示的に用いた深度マップと境界マップを共同で推定し、深度マップをさらに洗練することである。 提案手法の有効性を検証し,高品質の深度マップ推定に依存する既存の学習ベースMVSパイプラインに,我々の戦略が容易に統合できることを実証する。 各種データセットに対する大規模な実験により,本手法はベースラインに比べて再現性の向上を図っている。 提案したモデルと戦略が優れた一般化能力を持つことを示す実験もある。 ソースコードは近く公開される予定だ。

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