Spin-UP：自然光下无标定光照测向
计算机视觉与模式识别
2024-04-03 v1
摘要
自然光无标定测向（NaUPS）解决了经典无标定测向（UPS）方法中严格的环境和光照假设问题。然而，由于内在的欠定性和高维歧义，解决NaUPS仍是一个开放问题。现有工作对环境光照和物体材料施加强假设，限制了在更通用场景中的有效性。另一些方法利用监督学习并采用复杂模型，却缺乏可解释性，导致偏差估计。本文提出了Spin Light Uncalibrated Photometric Stereo（Spin-UP），一种无监督方法用于处理各种环境光照和物体。该方法采用新颖的设置，通过在可旋转平台上捕获物体图像，从而通过减少未知数来缓解NaUPS的欠定性，并提供可靠的先验知识以缓解NaUPS的歧义。利用神经逆渲染和提出的训练策略，Spin-UP在复杂自然光下恢复表面法线、环境光照和各向同性反射率，计算成本低。实验表明，Spin-UP优于其他监督/无监督NaUPS方法，在合成数据和真实世界数据集上实现了最佳性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获取。
引用
@article{arxiv.2404.01612,
title = {Spin-UP: Spin Light for Natural Light Uncalibrated Photometric Stereo},
author = {Zongrui Li and Zhan Lu and Haojie Yan and Boxin Shi and Gang Pan and Qian Zheng and Xudong Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01612},
year = {2024}
}
备注
Paper accepted by CVPR2024