論文の概要: MVPSNet: Fast Generalizable Multi-view Photometric Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11167v1
• Date: Thu, 18 May 2023 17:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 13:27:49.716812
• Title: MVPSNet: Fast Generalizable Multi-view Photometric Stereo
• Title（参考訳）: mvpsnet: 高速一般化されたマルチビューフォトメトリックステレオ
• Authors: Dongxu Zhao, Daniel Lichy, Pierre-Nicolas Perrin, Jan-Michael Frahm, Soumyadip Sengupta
• Abstract要約: 我々は多視点測光ステレオ(MVPS)の高速で一般化可能な解を提案する。 MVPSNetは、複数の照明条件下で撮影された同じビューからの画像を効果的に組み合わせて、ステレオマッチングのためのシェーディングキューから幾何学的特徴を抽出する機能抽出ネットワークである。 従来のマルチビューステレオメソッドがフェールするテクスチャレス領域においても,これらの特徴をLAFM(Light Aggregated Feature Map)と呼ぶことで特徴マッチングに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.124717713338786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a fast and generalizable solution to Multi-view Photometric Stereo (MVPS), called MVPSNet. The key to our approach is a feature extraction network that effectively combines images from the same view captured under multiple lighting conditions to extract geometric features from shading cues for stereo matching. We demonstrate these features, termed `Light Aggregated Feature Maps' (LAFM), are effective for feature matching even in textureless regions, where traditional multi-view stereo methods fail. Our method produces similar reconstruction results to PS-NeRF, a state-of-the-art MVPS method that optimizes a neural network per-scene, while being 411$\times$ faster (105 seconds vs. 12 hours) in inference. Additionally, we introduce a new synthetic dataset for MVPS, sMVPS, which is shown to be effective to train a generalizable MVPS method.
• Abstract（参考訳）: MVPSNetと呼ばれる多視点測光ステレオ(MVPS)の高速で一般化可能なソリューションを提案する。 提案手法の鍵となる特徴抽出ネットワークは,複数の照明条件下で撮影された同じビューからの画像を効果的に組み合わせ,立体マッチングのためのシェーディングキューから幾何学的特徴を抽出する。 従来のマルチビューステレオメソッドが失敗するテクスチャレス領域においても,これらの特徴をLAFM(Light Aggregated Feature Map)と呼ぶことで特徴マッチングに有効であることを示す。 提案手法は,411$\times$(105秒 vs. 12時間)の推論を高速化しながら,シーンごとのニューラルネットワークを最適化する最新のMVPS手法であるPS-NeRFに類似した再構成結果を生成する。 さらに, MVPSのための新しい合成データセット sMVPS を導入し, 一般化可能なMVPS 法の訓練に有効であることを示した。

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