論文の概要: RobustMVS: Single Domain Generalized Deep Multi-view Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09131v1
• Date: Wed, 15 May 2024 06:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 14:06:01.371786
• Title: RobustMVS: Single Domain Generalized Deep Multi-view Stereo
• Title（参考訳）: RobustMVS: 単一ドメインの一般化されたディープマルチビューステレオ
• Authors: Hongbin Xu, Weitao Chen, Baigui Sun, Xuansong Xie, Wenxiong Kang,
• Abstract要約: 本研究は多視点ステレオ(MVS)における領域一般化問題に焦点をあてる。 合成および実世界のデータセットを含む新しいMVSドメイン一般化ベンチマークを構築した。 従来のドメイン一般化ベンチマークとは対照的に、トレーニング用に1つのソースドメインしか利用できない、より現実的で難しいシナリオを考えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.92012008096311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the impressive performance of Multi-view Stereo (MVS) approaches given plenty of training samples, the performance degradation when generalizing to unseen domains has not been clearly explored yet. In this work, we focus on the domain generalization problem in MVS. To evaluate the generalization results, we build a novel MVS domain generalization benchmark including synthetic and real-world datasets. In contrast to conventional domain generalization benchmarks, we consider a more realistic but challenging scenario, where only one source domain is available for training. The MVS problem can be analogized back to the feature matching task, and maintaining robust feature consistency among views is an important factor for improving generalization performance. To address the domain generalization problem in MVS, we propose a novel MVS framework, namely RobustMVS. A DepthClustering-guided Whitening (DCW) loss is further introduced to preserve the feature consistency among different views, which decorrelates multi-view features from viewpoint-specific style information based on geometric priors from depth maps. The experimental results further show that our method achieves superior performance on the domain generalization benchmark.
• Abstract（参考訳）: MVS(Multi-view Stereo)アプローチの優れたパフォーマンスには多くのトレーニングサンプルが与えられたが、未確認領域への一般化時のパフォーマンス劣化はまだ明らかにされていない。 本研究では,MVSにおける領域一般化問題に焦点をあてる。 一般化結果を評価するため,合成および実世界のデータセットを含む新しいMVS領域一般化ベンチマークを構築した。 従来のドメイン一般化ベンチマークとは対照的に、トレーニング用に1つのソースドメインしか利用できない、より現実的で難しいシナリオを考えます。 MVS問題は特徴マッチングタスクに類似することができ、ビュー間のロバストな特徴一貫性を維持することが、一般化性能を向上させる重要な要素である。 MVSにおける領域一般化問題に対処するために,新しいMVSフレームワーク,すなわちRobustMVSを提案する。 DepthClustering-guided Whitening (DCW) の損失はさらに、異なるビュー間の特徴一貫性を維持するために導入された。 さらに,本手法は領域一般化ベンチマークにおいて優れた性能を示すことを示す。

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