MVS net笔记和理解

文章目录

传统的方法有什么缺陷吗?

传统的mvs算法它对图像的光照要求相对较高,但是在实际中要保证照片的光照效果很好是很难的。所以传统算法对镜面反射,白墙这种的重建效果就比较差。

通过深度学习的方式,可以让网络去学习在相对不同的光照效果下的重建,也可以学习到镜面反射的效果。

MVSnet

MVS的理论核心和传统的基本是一样的。 这个网络的核心是构建 cost volume,这个过程就用到plane sweeping的方式。

这个网络的输入是需要有一张源照片(source image), 和多张参考照片(reference images), 首先需要对这些照片做特征提取。关键是如何构建这个cost volume。首先需要设定一个深度范围,然后将这个深度范围分成很多小份,这样做可以构建出一个volume。然后将源图像的特征图通过相机的内外参将 它从相机坐标系投射至世界坐标系,然后就可以在 volume 中找到一个对应的深度范围,然后再将特征投射到reference image的特征图上,假设深度值是完美的,那么reference image 上的点所带有的特征应该是和原图像中被投射的点的特征是一样的。但是因为有误差所以会得出一个cost,把所有reference照片的cost和在一起就变成了cost volume。为了能让每一张照片都平等的参与,而不是让原照片做主导,文中引入了一个variance metircs。

另外,cost volume 正则 (cost volume regularization)就是使用一个U形结构来将重新处理cost volume。因为原生的cost volume 可能会出现光照偏差啊,深度重合等噪音问题,为了去除这些噪音,所以选择了U形的结构来处理。这样可以保证之后深度输出的时候也不会输出过于异常值。

深度的预估

这里文章是使用的一个深度期望来表示的深度概率,然而不是简单的使用概率最大的深度作为点的深度。

除此之外,文中还结合了 reference 照片去优化depth map 目的是解决因为大感受野和正则出现的结果过于平滑的问题。 最好将initial 和 refined 的depth 都和GT比较做loss。

相关推荐
FairyGirlhub22 分钟前
神经网络的初始化:权重与偏置的数学策略
人工智能·深度学习·神经网络
大写-凌祁4 小时前
零基础入门深度学习:从理论到实战,GitHub+开源资源全指南(2025最新版)
人工智能·深度学习·开源·github
焦耳加热5 小时前
阿德莱德大学Nat. Commun.:盐模板策略实现废弃塑料到单原子催化剂的高值转化,推动环境与能源催化应用
人工智能·算法·机器学习·能源·材料工程
深空数字孪生5 小时前
储能调峰新实践:智慧能源平台如何保障风电消纳与电网稳定?
大数据·人工智能·物联网
wan5555cn5 小时前
多张图片生成视频模型技术深度解析
人工智能·笔记·深度学习·算法·音视频
格林威6 小时前
机器视觉检测的光源基础知识及光源选型
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉·视觉检测
今天也要学习吖6 小时前
谷歌nano banana官方Prompt模板发布,解锁六大图像生成风格
人工智能·学习·ai·prompt·nano banana·谷歌ai
Hello123网站6 小时前
glean-企业级AI搜索和知识发现平台
人工智能·产品运营·ai工具
AKAMAI7 小时前
Queue-it 为数十亿用户增强在线体验
人工智能·云原生·云计算
索迪迈科技7 小时前
INDEMIND亮相2025科技创变者大会,以机器人空间智能技术解锁具身智能新边界
人工智能·机器人·扫地机器人·空间智能·陪伴机器人