論文の概要: Transparent Shape from a Single View Polarization Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06331v6
- Date: Sat, 12 Aug 2023 11:52:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 23:24:31.262470
- Title: Transparent Shape from a Single View Polarization Image
- Title（参考訳）: 単一視点偏光画像からの透明な形状
- Authors: Mingqi Shao, Chongkun Xia, Zhendong Yang, Junnan Huang, Xueqian Wang
- Abstract要約: 本稿では,一視点偏光画像から透明表面を推定する学習手法を提案する。
従来の偏光法(SfP)法では、固有の透過干渉が物理に基づく事前の信頼性を大幅に低下させるため、透明な形状を推定することが困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.18278691318801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a learning-based method for transparent surface
estimation from a single view polarization image. Existing shape from
polarization(SfP) methods have the difficulty in estimating transparent shape
since the inherent transmission interference heavily reduces the reliability of
physics-based prior. To address this challenge, we propose the concept of
physics-based prior, which is inspired by the characteristic that the
transmission component in the polarization image has more noise than
reflection. The confidence is used to determine the contribution of the
interfered physics-based prior. Then, we build a network(TransSfP) with
multi-branch architecture to avoid the destruction of relationships between
different hierarchical inputs. To train and test our method, we construct a
dataset for transparent shape from polarization with paired polarization images
and ground-truth normal maps. Extensive experiments and comparisons demonstrate
the superior accuracy of our method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,一視点偏光画像から透明表面を推定する学習手法を提案する。
偏光(sfp)法からの既存形状は、固有透過干渉により物理系プリアーの信頼性が大幅に低下するため、透過形状の推定が困難である。
この課題に対処するために,偏光像の透過成分が反射よりもノイズが多いという特性に触発された物理ベースのプリアーの概念を提案する。
信頼度は、干渉された物理学に基づく事前の寄与を決定するために用いられる。
次に,マルチブランチアーキテクチャを用いたネットワーク(transsfp)を構築し,階層的入力間の関係の破壊を回避する。
そこで本研究では,偏光画像と地対正規写像を併用して,偏光から透明な形状のデータセットを構築する。
広範な実験と比較を行い,本手法の精度を実証した。
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