論文の概要: Enhancing Multi-view Stereo with Contrastive Matching and Weighted Focal Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10360v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 13:10:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 17:43:15.606617
• Title: Enhancing Multi-view Stereo with Contrastive Matching and Weighted Focal Loss
• Title（参考訳）: コントラストマッチングと重み付き音声損失を用いたマルチビューステレオの強化
• Authors: Yikang Ding, Zhenyang Li, Dihe Huang, Zhiheng Li, Kai Zhang
• Abstract要約: コントラスト学習と特徴マッチングに触発された既存ネットワークの性能向上のための新しい手法を提案する。 提案手法は,ベースラインネットワーク上での最先端性能と大幅な改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.847120224170698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based multi-view stereo (MVS) methods have made impressive progress and surpassed traditional methods in recent years. However, their accuracy and completeness are still struggling. In this paper, we propose a new method to enhance the performance of existing networks inspired by contrastive learning and feature matching. First, we propose a Contrast Matching Loss (CML), which treats the correct matching points in depth-dimension as positive sample and other points as negative samples, and computes the contrastive loss based on the similarity of features. We further propose a Weighted Focal Loss (WFL) for better classification capability, which weakens the contribution of low-confidence pixels in unimportant areas to the loss according to predicted confidence. Extensive experiments performed on DTU, Tanks and Temples and BlendedMVS datasets show our method achieves state-of-the-art performance and significant improvement over baseline network.
• Abstract（参考訳）: 近年,学習型マルチビューステレオ (MVS) 手法が進歩し,従来の手法を上回っている。 しかし、その正確さと完全性はまだ苦戦している。 本稿では,コントラスト学習と特徴マッチングに触発された既存ネットワークの性能向上のための新しい手法を提案する。 まず, 深さ方向の正しい一致点を正のサンプルとして, その他の点を負のサンプルとして扱い, 特徴の類似性に基づいてコントラスト損失を計算するコントラストマッチング損失(cml)を提案する。 さらに,未重要領域における低信頼画素の損失への寄与を予測された信頼度に応じて弱めるために,より優れた分類能力を有する重み付き焦点損失(WFL)を提案する。 DTU, Tanks and Temples および BlendedMVS データセットで行った大規模な実験により,本手法は最先端の性能とベースラインネットワークよりも大幅に向上したことを示す。

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