論文の概要: SuperMVS: Non-Uniform Cost Volume For High-Resolution Multi-View Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14331v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 15:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:57:08.197724
• Title: SuperMVS: Non-Uniform Cost Volume For High-Resolution Multi-View Stereo
• Title（参考訳）: SuperMVS:高解像度マルチビューステレオ用非均一コストボリューム
• Authors: Tao Zhang
• Abstract要約: 広い深度範囲における動的および非一様サンプリングのための自由移動仮説平面法を提案する。 非均一なコストボリュームを持つマルチビューステレオを実現するために,スーパーMVSネットワークを提案する。 我々のスーパーMVSは、低メモリ、低ランタイム、DTUデータセットとTurps & Templeデータセット上の少ないプレーンでSOTA結果を達成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.55649165877049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Different from most state-of-the-art~(SOTA) algorithms that use static and uniform sampling methods with a lot of hypothesis planes to get fine depth sampling. In this paper, we propose a free-moving hypothesis plane method for dynamic and non-uniform sampling in a wide depth range, which not only greatly reduce the number of planes but also finer sampling, for achieving the purpose of reducing computational and improving accuracy, named Non-Uniform Cost Volume. We present the SuperMVS network to implement Multi-View Stereo with Non-Uniform Cost Volume. SuperMVS is a coarse-to-fine framework with four stages. It can output a higher resolution and higher accurate depth map. Our SuperMVS achieved the SOTA results with low memory, low runtime, and fewer planes on the DTU datasets and Tanks \& Temples dataset.
• Abstract（参考訳）: 多くの仮説平面を持つ静的および均一なサンプリング手法を用いて詳細な深度サンプリングを行う、ほとんどの最先端〜(SOTA)アルゴリズムとは異なる。 本稿では,広い深さ範囲で動的かつ非一様サンプリングを行うための自由移動仮説平面法を提案する。 我々はsupermvsネットワークを用いて,非一様コストボリュームのマルチビューステレオを実現する。 SuperMVSは4段階の粗大なフレームワークである。 より高解像度で正確な深度マップを出力できる。 我々のスーパーMVSは、低メモリ、低ランタイム、DTUデータセットとTurps \& Templeデータセット上の少ないプレーンでSOTA結果を達成しました。

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