港大研究員提出融合自適應(yīng)法向量約束和遮擋注意力的深度估計新方法
2020-05-11 11:05
將門創(chuàng)投
關(guān)注
其中結(jié)合局部與全局的法向量約束CNM得到了非常好的結(jié)果，超過了不使用幾何約束或者單獨使用幾何約束的結(jié)果：
而遮擋概率圖的加入使得遮擋部分受到更大的懲罰，并向非遮擋區(qū)域給予更多的注意力。此外遮擋概率還為TSDF函數(shù)的融合提供了權(quán)重參數(shù)：
最后發(fā)現(xiàn)輸入視圖的數(shù)量也會逐漸提升最終深度估計結(jié)果的精度，其中以中間圖作為參考圖得到的效果比最后一幀最為參考圖效果更好，這是由于中間圖與周圍源圖的重疊更大：
最后讓我們一起來看看最終的深度估計結(jié)果和重建結(jié)果：
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