DeepShadow：基于阴影的神经形状恢复
计算机视觉与模式识别
2022-11-01 v2
摘要
本文提出DeepShadow，一种从光度立体阴影图恢复深度图与表面法线的单次方法。以往尝试从光度立体图像恢复表面法线的工作将投射阴影视为干扰。我们表明，自身阴影与投射阴影不仅不妨碍三维重建，反而可单独作为强学习信号用于恢复深度图与表面法线。我们证明，在某些情况下，从阴影进行三维重建甚至优于由明暗恢复形状。据我们所知，我们的方法是首个利用神经网络从阴影重建三维形状的方法。该方法无需任何预训练或昂贵的标注数据，并在推理时优化。
引用
@article{arxiv.2203.15065,
title = {DeepShadow: Neural Shape from Shadow},
author = {Asaf Karnieli and Ohad Fried and Yacov Hel-Or},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.15065},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022. Project page available at https://asafkar.github.io/deepshadow/