論文の概要: MVSFormer++: Revealing the Devil in Transformer's Details for Multi-View Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11673v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 03:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 15:24:24.150296
• Title: MVSFormer++: Revealing the Devil in Transformer's Details for Multi-View Stereo
• Title（参考訳）: MVSFormer++: マルチビューステレオのためのTransformerの詳細で悪魔を明らかにする
• Authors: Chenjie Cao, Xinlin Ren, Yanwei Fu
• Abstract要約: 我々は、MVSパイプラインの様々なコンポーネントを強化するために、注意の特性を最大化するMVSFormer++を紹介する。 特徴エンコーダとコスト容積正規化には異なる注意機構を用い,それぞれ特徴量と空間的アグリゲーションに着目した。 DTU, タンク・アンド・テンプル, BlendedMVS, ETH3Dの総合的な実験により, 提案手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.75684891484619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in learning-based Multi-View Stereo (MVS) methods have prominently featured transformer-based models with attention mechanisms. However, existing approaches have not thoroughly investigated the profound influence of transformers on different MVS modules, resulting in limited depth estimation capabilities. In this paper, we introduce MVSFormer++, a method that prudently maximizes the inherent characteristics of attention to enhance various components of the MVS pipeline. Formally, our approach involves infusing cross-view information into the pre-trained DINOv2 model to facilitate MVS learning. Furthermore, we employ different attention mechanisms for the feature encoder and cost volume regularization, focusing on feature and spatial aggregations respectively. Additionally, we uncover that some design details would substantially impact the performance of transformer modules in MVS, including normalized 3D positional encoding, adaptive attention scaling, and the position of layer normalization. Comprehensive experiments on DTU, Tanks-and-Temples, BlendedMVS, and ETH3D validate the effectiveness of the proposed method. Notably, MVSFormer++ achieves state-of-the-art performance on the challenging DTU and Tanks-and-Temples benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくマルチビューステレオ(MVS)手法の最近の進歩は、注意機構を持つトランスフォーマーモデルに顕著な特徴を持っている。 しかし、既存のアプローチでは、異なるMVSモジュールに対するトランスフォーマーの深い影響を徹底的に調べておらず、その結果、深さ推定能力は限られている。 本稿では,MVSパイプラインの様々なコンポーネントを強化するために,注意の特性を的確に最大化する手法であるMVSFormer++を紹介する。 我々のアプローチは、MVS学習を促進するために、事前に訓練されたDINOv2モデルにクロスビュー情報を注入する。 さらに,特徴エンコーダとコスト容積正規化に異なる注意機構を用い,各特徴量と空間的アグリゲーションに着目した。 さらに,MVSにおける変圧器モジュールの性能には,正規化3次元位置符号化,アダプティブアテンダスケーリング,レイヤ正規化位置など,いくつかの設計詳細が大きな影響を与えることが判明した。 DTU, タンク・アンド・テンプル, BlendedMVS, ETH3Dの総合的な実験により, 提案手法の有効性が検証された。 特に、MVSFormer++は挑戦的なDTUとTurps-and-Templesベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。

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