論文の概要: DANI-Net: Uncalibrated Photometric Stereo by Differentiable Shadow Handling, Anisotropic Reflectance Modeling, and Neural Inverse Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15101v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 07:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 11:16:01.335037
• Title: DANI-Net: Uncalibrated Photometric Stereo by Differentiable Shadow Handling, Anisotropic Reflectance Modeling, and Neural Inverse Rendering
• Title（参考訳）: DANI-Net:微分可能なシャドウハンドリング、異方性リフレクタンスモデリング、ニューラルインバースレンダリングによる非校正光度ステレオ
• Authors: Zongrui Li, Qian Zheng, Boxin Shi, Gang Pan, Xudong Jiang
• Abstract要約: 非平衡測光ステレオ(UPS)は、未知の光によってもたらされる固有の曖昧さのために困難である。 異方性シャドーハンドリングと異方性リフレクタンスモデリングを備えた逆レンダリングフレームワークであるDANI-Netを提案する。 我々のネットワークは、2つの異なる経路を通る影と異方性反射の手がかりから恩恵を受ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.86523223933912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncalibrated photometric stereo (UPS) is challenging due to the inherent ambiguity brought by the unknown light. Although the ambiguity is alleviated on non-Lambertian objects, the problem is still difficult to solve for more general objects with complex shapes introducing irregular shadows and general materials with complex reflectance like anisotropic reflectance. To exploit cues from shadow and reflectance to solve UPS and improve performance on general materials, we propose DANI-Net, an inverse rendering framework with differentiable shadow handling and anisotropic reflectance modeling. Unlike most previous methods that use non-differentiable shadow maps and assume isotropic material, our network benefits from cues of shadow and anisotropic reflectance through two differentiable paths. Experiments on multiple real-world datasets demonstrate our superior and robust performance.
• Abstract（参考訳）: 非平衡測光ステレオ(UPS)は、未知の光によってもたらされる固有の曖昧さのために困難である。 あいまいさは非ランベルト的対象に対して緩和されるが、不規則な影や異方性反射のような複雑な反射性を持つ一般材料を含む複雑な形状を持つより一般的な対象に対しては解決が難しい。 シャドーとリフレクタンスからの手がかりを利用してUPSを解き、一般的な材料の性能を向上させるため、異方性シャドーハンドリングと異方性リフレクタンスモデリングを備えた逆レンダリングフレームワークDANI-Netを提案する。 非微分可能影写像を用いて等方性物質を仮定する従来の方法とは異なり、我々のネットワークは2つの異なる経路を通る影のキューと異方性反射の恩恵を受ける。 複数の実世界のデータセットの実験は、優れた、堅牢なパフォーマンスを示しています。

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