論文の概要: Event Fusion Photometric Stereo Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00308v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 08:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:33:15.678260
• Title: Event Fusion Photometric Stereo Network
• Title（参考訳）: event fusionフォトメトリックステレオネットワーク
• Authors: Wonjeong Ryoo, Giljoo Nam, Jae-Sang Hyun, Sangpil Kim
• Abstract要約: 本稿では,RGBとイベントカメラを用いた環境光環境における物体の表面の正常さを推定する新しい手法を提案する。 これは、連続した光源や周囲の光環境における測光ステレオにイベントカメラを使用した最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0778023655689144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce a novel method to estimate surface normal of an object in an ambient light environment using RGB and event cameras. Modern photometric stereo methods rely on RGB cameras in a darkroom to avoid ambient illumination. To alleviate the limitations of using an RGB camera in a darkroom setting, we utilize an event camera with high dynamic range and low latency by capturing essential light information. This is the first study to use event cameras for photometric stereo in continuous light sources and ambient light environments. Additionally, we curate a new photometric stereo dataset captured by RGB and event cameras under various ambient lights. Our proposed framework, Event Fusion Photometric Stereo Network (EFPS-Net), estimates surface normals using RGB frames and event signals. EFPS-Net outperforms state-of-the-art methods on a real-world dataset with ambient lights, demonstrating the effectiveness of incorporating additional modalities to alleviate limitations caused by ambient illumination.
• Abstract（参考訳）: RGBとイベントカメラを用いた環境光環境下での物体の表面の正常さを推定する新しい手法を提案する。 現代の測光ステレオ法は、周囲の照明を避けるために暗室のRGBカメラに依存している。 暗室環境でRGBカメラを使用する際の制約を軽減するため,本質的な光情報を取得することにより,ダイナミックレンジと低レイテンシのイベントカメラを利用する。 これは、連続光源や環境光環境における測光ステレオにイベントカメラを使用した最初の研究である。 さらに、RGBとイベントカメラで捉えた新しい測光ステレオデータセットを様々な環境光の下でキュレートする。 提案するフレームワークであるEvent Fusion Photometric Stereo Network (EFPS-Net)は,RGBフレームとイベント信号を用いて表面の正規性を推定する。 EFPS-Netは、環境光による制約を軽減するために追加のモダリティを組み込むことの有効性を実証し、実世界のデータセット上で最先端の手法よりも優れている。

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