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AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo


《MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo》

​​论文链接​​

主要解决的问题:使用端到端到的神经网络解决从多个视点图像来推断深度图

系统架构

AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo_计算机视觉

       MVSNet网络架构:输入图像将经过2D特征提取网络和可微单应性矩阵变化到形成损失体积。最后深度图输出通过从正则化可能的体积和精炼参考图得到。

效果展示

AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo_计算机视觉_02

指标对比

AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo_正则化_03

主要工作

(1)提取深的图像特征,然后通过可微的单应矩阵变换在参考相机上建立3D损失体;

(2)使用3D卷积来正则化和回归初始的深度图,在参考图像上提炼信息得到结果;

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AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo_正则化_04

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