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
飞哥数智坊6 小时前
从CodeBuddy翻车到MasterGo救场,我的小程序UI终于焕然一新
人工智能
AKAMAI8 小时前
跳过复杂环节:Akamai应用平台让Kubernetes生产就绪——现已正式发布
人工智能·云原生·云计算
新智元10 小时前
阿里王牌 Agent 横扫 SOTA,全栈开源力压 OpenAI!博士级难题一键搞定
人工智能·openai
新智元10 小时前
刚刚,OpenAI/Gemini 共斩 ICPC 2025 金牌!OpenAI 满分碾压横扫全场
人工智能·openai
机器之心10 小时前
OneSearch,揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
人工智能·openai
阿里云大数据AI技术10 小时前
2025云栖大会·大数据AI参会攻略请查收!
大数据·人工智能
YourKing11 小时前
yolov11n.onnx格式模型转换与图像推理
人工智能
sans_11 小时前
NCCL的用户缓冲区注册
人工智能
sans_11 小时前
三种视角下的Symmetric Memory,下一代HPC内存模型
人工智能
算家计算11 小时前
模糊高清修复真王炸!ComfyUI-SeedVR2-Kontext(画质修复+P图)本地部署教程
人工智能·开源·aigc