論文の概要: Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08414v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 11:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:36:42.176265
• Title: Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond: A Survey
• Title（参考訳）: フォトメトリックステレオとbeyondの校正のための深層学習法:調査
• Authors: Yakun Ju, Kin-Man Lam, Wuyuan Xie, Huiyu Zhou, Junyu Dong, Boxin Shi
• Abstract要約: 光度ステレオは、さまざまなシェーディングキューを持つ複数の画像から物体の表面の正常性を回復する。 深層学習法は、非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.4203009274225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photometric stereo recovers the surface normals of an object from multiple images with varying shading cues, i.e., modeling the relationship between surface orientation and intensity at each pixel. Photometric stereo prevails in superior per-pixel resolution and fine reconstruction details. However, it is a complicated problem because of the non-linear relationship caused by non-Lambertian surface reflectance. Recently, various deep learning methods have shown a powerful ability in the context of photometric stereo against non-Lambertian surfaces. This paper provides a comprehensive review of existing deep learning-based calibrated photometric stereo methods. We first analyze these methods from different perspectives, including input processing, supervision, and network architecture. We summarize the performance of deep learning photometric stereo models on the most widely-used benchmark data set. This demonstrates the advanced performance of deep learning-based photometric stereo methods. Finally, we give suggestions and propose future research trends based on the limitations of existing models.
• Abstract（参考訳）: フォトメトリックステレオは、異なるシェーディングキュー、すなわち各ピクセルの表面配向と強度の関係をモデル化した複数の画像から物体の表面正常を回復する。 フォトメトリックステレオは、ピクセル単位の解像度と細かい再構成の詳細が優れている。 しかし、非ランベルト面反射率による非線形関係のため、複雑な問題である。 近年,様々な深層学習手法が,非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。 本稿では,既存の深層学習に基づくキャリブレーションフォトメトリックステレオ法の包括的レビューを行う。 まず、入力処理、監視、ネットワークアーキテクチャなど、さまざまな観点からこれらの手法を解析する。 最も広く使われているベンチマークデータセット上で、ディープラーニングの測光ステレオモデルの性能を要約する。 これは深層学習に基づく測光ステレオ手法の高度な性能を示す。 最後に,既存のモデルの限界に基づいて,今後の研究動向を提案する。

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