論文の概要: DiFT: Differentiable Differential Feature Transform for Multi-View Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08435v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 07:12:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 14:47:30.741947
• Title: DiFT: Differentiable Differential Feature Transform for Multi-View Stereo
• Title（参考訳）: DiFT:マルチビューステレオのための微分可能特徴変換
• Authors: Kaizhang Kang, Chong Zeng, Hongzhi Wu, and Kun Zhou
• Abstract要約: 我々は、回転運動で密にキャプチャされた画像のスタックから、各ビューで空間的に識別され、図形ごとに不変な画像へと、微分キューを変換することを学ぶ。 これらの低レベル機能は、既存のマルチビューステレオ技術に直接供給し、拡張された3D再構成を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.47413993267985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework to automatically learn to transform the differential cues from a stack of images densely captured with a rotational motion into spatially discriminative and view-invariant per-pixel features at each view. These low-level features can be directly fed to any existing multi-view stereo technique for enhanced 3D reconstruction. The lighting condition during acquisition can also be jointly optimized in a differentiable fashion. We sample from a dozen of pre-scanned objects with a wide variety of geometry and reflectance to synthesize a large amount of high-quality training data. The effectiveness of our features is demonstrated on a number of challenging objects acquired with a lightstage, comparing favorably with state-of-the-art techniques. Finally, we explore additional applications of geometric detail visualization and computational stylization of complex appearance.
• Abstract（参考訳）: 回転運動で高密度に撮影された画像のスタックから、各ビューにおける空間的判別およびビュー不変なピクセル単位の特徴へと、微分手がかりを自動的に学習する新しい枠組みを提案する。 これらの低レベル機能は、既存のマルチビューステレオ技術に直接供給して3D再構成を拡張できる。 取得時の照明条件は、相違可能な方法で共同最適化することもできる。 我々は,多種多様な形状と反射率を持つ事前スキャンされた物体からサンプルを採取し,高品質なトレーニングデータを合成した。 本手法の有効性は,光ステージで取得した多数の挑戦対象に対して実証し,最先端技術と比較した。 最後に,幾何学的詳細可視化と複雑な外観の計算スタイライゼーションのさらなる応用について検討する。

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