論文の概要: Semi-supervised Deep Multi-view Stereo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11699v4
- Date: Thu, 26 Oct 2023 05:25:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 06:46:33.321413
- Title: Semi-supervised Deep Multi-view Stereo
- Title（参考訳）: 半教師付きディープマルチビューステレオ
- Authors: Hongbin Xu, Weitao Chen, Yang Liu, Zhipeng Zhou, Haihong Xiao, Baigui
Sun, Xuansong Xie, Wenxiong Kang
- Abstract要約: 本稿では,学習型マルチビューステレオ(MVS)の半教師付き環境での問題について検討する。
本稿では,SDA-MVSという,半教師付き分散拡張MVSフレームワークを提案する。
バックボーンネットワークにおける同じ設定により,提案したSDA-MVSは,完全に教師付き,教師なしのベースラインよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.054916084163885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Significant progress has been witnessed in learning-based Multi-view Stereo
(MVS) under supervised and unsupervised settings. To combine their respective
merits in accuracy and completeness, meantime reducing the demand for expensive
labeled data, this paper explores the problem of learning-based MVS in a
semi-supervised setting that only a tiny part of the MVS data is attached with
dense depth ground truth. However, due to huge variation of scenarios and
flexible settings in views, it may break the basic assumption in classic
semi-supervised learning, that unlabeled data and labeled data share the same
label space and data distribution, named as semi-supervised distribution-gap
ambiguity in the MVS problem. To handle these issues, we propose a novel
semi-supervised distribution-augmented MVS framework, namely SDA-MVS. For the
simple case that the basic assumption works in MVS data, consistency
regularization encourages the model predictions to be consistent between
original sample and randomly augmented sample. For further troublesome case
that the basic assumption is conflicted in MVS data, we propose a novel style
consistency loss to alleviate the negative effect caused by the distribution
gap. The visual style of unlabeled sample is transferred to labeled sample to
shrink the gap, and the model prediction of generated sample is further
supervised with the label in original labeled sample. The experimental results
in semi-supervised settings of multiple MVS datasets show the superior
performance of the proposed method. With the same settings in backbone network,
our proposed SDA-MVS outperforms its fully-supervised and unsupervised
baselines.
- Abstract（参考訳）: 学習に基づくマルチビューステレオ (mvs) では,教師なしと教師なしの設定で有意な進歩が見られた。
そこで本稿では,その精度と完全性を両立し,高価なラベル付きデータの需要を低減しつつ,mvsデータのごく一部に濃密な地底真理を付加する半教師付き設定において,学習に基づくmvsの問題を検討する。
しかし、シナリオの膨大なバリエーションとビューの柔軟な設定により、ラベル付きデータとラベル付きデータが同一のラベル空間とデータ分布を共有している古典的な半教師付き学習における基本的な前提を破る可能性がある。
これらの問題に対処するため、我々はSDA-MVSと呼ばれる半教師付き分散拡張MVSフレームワークを提案する。
MVSデータで基本的な仮定が機能する単純な場合、一貫性の正則化はモデルの予測を元のサンプルとランダムに増補されたサンプルとで整合するように促す。
さらに,mvsデータに基本仮定が矛盾する場合には,分布ギャップに起因する負の効果を緩和する新しいスタイルの一貫性損失を提案する。
ラベル付けされていないサンプルの視覚的スタイルをラベル付きサンプルに転送してギャップを小さくし、生成されたサンプルのモデル予測をさらにラベル付きサンプルで監督する。
複数のMVSデータセットの半教師付き設定実験の結果,提案手法の優れた性能を示す。
バックボーンネットワークにおける同じ設定により,提案したSDA-MVSは,完全に教師付き,教師なしのベースラインよりも優れている。
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