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
大咖分享课14 分钟前
开源模型与商用模型协同开发机制设计
人工智能·开源·ai模型
你不知道我是谁?22 分钟前
AI 应用于进攻性安全
人工智能·安全
reddingtons1 小时前
Adobe高阶技巧与设计师创意思维的进阶指南
人工智能·adobe·illustrator·设计师·photoshop·创意设计·aftereffects
机器之心1 小时前
刚刚,Grok4跑分曝光:「人类最后考试」拿下45%,是Gemini 2.5两倍,但网友不信
人工智能
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----大模型(使用api接口调用大模型)
人工智能·python·microsoft·语言模型
小爷毛毛_卓寿杰1 小时前
突破政务文档理解瓶颈:基于多模态大模型的智能解析系统详解
人工智能·llm
Mr.Winter`1 小时前
障碍感知 | 基于3D激光雷达的三维膨胀栅格地图构建(附ROS C++仿真)
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·具身智能·环境感知
好开心啊没烦恼1 小时前
Python 数据分析:numpy,抽提,整数数组索引与基本索引扩展(元组传参)。听故事学知识点怎么这么容易?
开发语言·人工智能·python·数据挖掘·数据分析·numpy·pandas
磊叔的技术博客1 小时前
LLM 系列(六):模型推理篇
人工智能·面试·llm
爱分享的飘哥1 小时前
【V6.0 - 听觉篇】当AI学会“听”:用声音特征捕捉视频的“情绪爽点”
人工智能·音视频