論文の概要: Scalable, Detailed and Mask-Free Universal Photometric Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15724v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 04:18:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 16:31:54.657418
• Title: Scalable, Detailed and Mask-Free Universal Photometric Stereo
• Title（参考訳）: スケーラブルで詳細かつマスクフリーのユニバーサル測光ステレオ
• Authors: Satoshi Ikehata
• Abstract要約: SDM-UniPSは画期的なスケーラブル,詳細,マスクフリー,ユニバーサルフォトメトリックステレオネットワークである。 我々のアプローチは、3Dスキャナーの品質に匹敵する、驚くほど複雑な表面のノーマルマップを復元することができる。 本稿では,多様な形状,材料,照明シナリオを含む新しい合成トレーニングデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.822598110892846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce SDM-UniPS, a groundbreaking Scalable, Detailed, Mask-free, and Universal Photometric Stereo network. Our approach can recover astonishingly intricate surface normal maps, rivaling the quality of 3D scanners, even when images are captured under unknown, spatially-varying lighting conditions in uncontrolled environments. We have extended previous universal photometric stereo networks to extract spatial-light features, utilizing all available information in high-resolution input images and accounting for non-local interactions among surface points. Moreover, we present a new synthetic training dataset that encompasses a diverse range of shapes, materials, and illumination scenarios found in real-world scenes. Through extensive evaluation, we demonstrate that our method not only surpasses calibrated, lighting-specific techniques on public benchmarks, but also excels with a significantly smaller number of input images even without object masks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SDM-UniPS,画期的なスケーラブル,詳細,マスクフリー,ユニバーサル・フォトメトリック・ステレオネットワークを紹介する。 画像が未知の、空間的に不安定な照明条件下で撮影された場合でも、3dスキャナの品質に匹敵する、驚くほど複雑な表面正常マップを復元することができる。 我々は,従来のユニバーサルフォトメトリックステレオネットワークを拡張し,空間光の特徴を抽出し,高分解能入力画像における利用可能な情報をすべて活用し,表面点間の非局所的相互作用を計算した。 さらに,実世界のシーンに見られる様々な形状,材料,照明シナリオを包含する新しい合成学習データセットを提案する。 広汎な評価により,本手法は,公開ベンチマーク上での校正,照明固有の技術に勝るだけでなく,オブジェクトマスクを使わずとも,はるかに少ない入力画像に優れることを示した。

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