#807
summarized by : Anonymous
Learning Non-Volumetric Depth Fusion Using Successive Reprojections

どんな論文か?

マルチビューステレオでは三次元再構成のために、入力となるビューの深度マップを推定する必要がある。本研究では、隣接するビューから情報を繰り返し伝播することによって詳細な深度マップの推定が可能なDeFuSRを提案した。従来のポイントベースの手法と比較し、ノイズ抑制と表面仕上げを学習することが可能であり、合成データと実データ共に深度マップと再構成された点群について従来の手法より改善している。
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新規性

DeFuSRのネットワークはrefinement/inpainting/head scoringから構成されE2Eで学習される。本手法の特徴は、あるビューを中心とした時に自身のビューから推定される深度と隣接ビューの深度と特徴情報を入力に信頼度を学習する点である。また、学習を簡単にするためカリキュラム学習により先にinpaintingモジュールを学習する。

結果

DTU MVSデータセットで既存手法であるCOLMAPと比較して優れている。またMVSNetの深度推定を精緻化するために本手法を用いたが、ビューごとの正確性は定性的には向上しているが、測定基準による評価では変化が見られなかった。

その他(なぜ通ったか?等)