NeIF：将通用反射率表示为神经本征场以实现非标定光度立体
计算机视觉与模式识别
2022-08-22 v2
摘要
非标定光度立体（UPS）由于未知光照带来的固有歧义而具有挑战性。现有方案通过显式关联反射率与光照条件或以监督方式求解光照条件来缓解该歧义。本文建立了光照线索与光照估计之间的隐式关系，并以无监督方式求解 UPS。其核心思想是将反射率表示为四个神经本征场，即位置、光照、镜面和高光阴影场，基于此神经光照场与镜面反射率和投射阴影的光照线索隐式关联。神经本征场的无监督联合优化可免受训练数据偏差及误差累积的影响，并充分利用所有观测像素值进行 UPS。我们的方法在公开和自采集数据集上、在常规及挑战性设置下，均优于最先进的 UPS 方法。代码将很快发布。
引用
@article{arxiv.2208.08897,
title = {NeIF: Representing General Reflectance as Neural Intrinsics Fields for Uncalibrated Photometric Stereo},
author = {Zongrui Li and Qian Zheng and Feishi Wang and Boxin Shi and Gang Pan and Xudong Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08897},
year = {2022}
}