基于深度引导跳跃连接的新视角合成
计算机视觉与模式识别
2021-01-06 v1
摘要
我们提出一种在给定单张源图像的情况下合成场景新视角的原则性方法。先前的新视角合成方法可分为基于图像的绘制方法（如光流预测）或像素生成方法。光流预测使目标视角能够直接复用像素，但易导致扭曲结果。直接回归像素可产生结构一致的结果，但通常缺乏低级细节。本文中，我们利用编码器-解码器架构来回归目标视角的像素。为保持细节，我们将解码器对齐的特征图与跳跃连接相耦合，其中对齐由目标视角的预测深度图引导。实验结果表明，我们的方法不会出现扭曲，并借助对齐的跳跃连接成功保留了纹理细节。
引用
@article{arxiv.2101.01619,
title = {Novel View Synthesis via Depth-guided Skip Connections},
author = {Yuxin Hou and Arno Solin and Juho Kannala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01619},
year = {2021}
}