多视角引导的多视角立体视觉
计算机视觉与模式识别
2022-10-21 v1
摘要
本文介绍了一种新颖的深度框架，用于从多帧图像进行稠密三维重建，该框架利用了在图像采集同时收集的一组稀疏深度测量。给定一个深度多视角立体（multi-view stereo）网络，我们的框架使用稀疏深度提示通过在前向步骤中调制平面扫描代价体来引导神经网络，使我们能够推断出持续更精确得多的深度图。此外，由于多个视角可提供额外的深度测量，我们提出一种多视角引导策略，增加用于引导网络的稀疏点的密度，从而得到更精确的结果。我们在多种最先进的深度多视角立体网络中评估我们的多视角引导框架，证明了其在改善它们在 BlendedMVG 和 DTU 数据集上各自所得结果方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2210.11467,
title = {Multi-View Guided Multi-View Stereo},
author = {Matteo Poggi and Andrea Conti and Stefano Mattoccia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11467},
year = {2022}
}
备注
IROS 2022. First two authors contributed equally. Project page: https://github.com/andreaconti/multi-view-guided-multi-view-stereo