論文の概要: MS-PS: A Multi-Scale Network for Photometric Stereo With a New Comprehensive Training Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14118v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 14:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:22:58.609628
• Title: MS-PS: A Multi-Scale Network for Photometric Stereo With a New Comprehensive Training Dataset
• Title（参考訳）: MS-PS:新しい総合的なトレーニングデータセットを備えた測光ステレオのためのマルチスケールネットワーク
• Authors: Cl\'ement Hardy, Yvain Qu\'eau, David Tschumperl\'e
• Abstract要約: 光度ステレオ(PS)問題は、物体の3次元表面を再構成することである。 そこで我々は,PSのマルチスケールアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The photometric stereo (PS) problem consists in reconstructing the 3D-surface of an object, thanks to a set of photographs taken under different lighting directions. In this paper, we propose a multi-scale architecture for PS which, combined with a new dataset, yields state-of-the-art results. Our proposed architecture is flexible: it permits to consider a variable number of images as well as variable image size without loss of performance. In addition, we define a set of constraints to allow the generation of a relevant synthetic dataset to train convolutional neural networks for the PS problem. Our proposed dataset is much larger than pre-existing ones, and contains many objects with challenging materials having anisotropic reflectance (e.g. metals, glass). We show on publicly available benchmarks that the combination of both these contributions drastically improves the accuracy of the estimated normal field, in comparison with previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 光度ステレオ(PS)問題は、異なる照明方向で撮影された一連の写真のおかげで、物体の3次元表面を再構成する。 本稿では,psのマルチスケールアーキテクチャを提案する。新しいデータセットと組み合わせることで,最先端の成果が得られる。 提案するアーキテクチャは柔軟で,可変数のイメージと可変画像サイズを,性能を損なうことなく考慮することが可能である。 さらに,PS問題に対する畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするために,関連する合成データセットの生成を可能にする一連の制約を定義する。 提案するデータセットは既存のデータセットよりもはるかに大きく,異方性反射率(金属,ガラスなど)を持つ難解な材料が多数含まれている。 公開ベンチマークでは,これら2つのコントリビュートの組み合わせにより,従来の最先端手法と比較して推定正規場の精度が大幅に向上することを示した。

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