HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

GoMVS: تجميع التكلفة المتوافقة هندسيًا لرسم ثلاثي الأبعاد من مناظر متعددة

Jiang Wu, Rui Li, Haofei Xu, Wenxun Zhao, Yu Zhu, Jinqiu Sun, Yanning Zhang
GoMVS: تجميع التكلفة المتوافقة هندسيًا لرسم ثلاثي الأبعاد من مناظر متعددة
الملخص

تلعب عملية تجميع التكلفة دورًا أساسيًا في الشبكات القائمة على التعلم لمشكلة الرؤية المتعددة الأطراف (multi-view stereo). ومع ذلك، فإن تجميع التكاليف المجاورة مباشرة قد يؤدي إلى نتائج غير مثلى بسبب عدم الاتساق الهندسي المحلي. وتعمل الطرق ذات الصلة إما على تجميع مختار أو تحسين العمق المجمع في الفضاء ثنائي الأبعاد، لكن كلا النهجين لا يمكنهما التعامل بشكل فعّال مع عدم الاتساق الهندسي داخل حجم التكلفة. في هذا البحث، نقترح منهجية GoMVS لجمع التكاليف المتوافقة هندسيًا، مما يُحقق استخدامًا أفضل للهندسة المجاورة. وبشكل أكثر تحديدًا، نقوم بتوافق التكاليف المجاورة ونقلها إلى بكسل المرجع باستخدام السلوك السلس الهندسي المحلي مع الاتجاهات السطحية. ونحقق ذلك من خلال وحدة الانتقال المتوافق هندسيًا (GCP). حيث تقوم هذه الوحدة بحساب التوافق من فضاء الافتراضات العميقة المجاورة إلى فضاء العمق المرجعي باستخدام الاتجاهات السطحية، ثم تستخدم هذا التوافق لنقل التكاليف المجاورة إلى البنية الهندسية المرجعية، يتبعها عملية تجميع باستخدام التصفية العميقة (convolution). تحقق منهجيتنا أداءً جديدًا على مستوى الحد الأقصى (state-of-the-art) على مجموعات بيانات DTU وTanks & Temple وETH3D. وتجدر الإشارة إلى أن منهجيتنا حصلت على المركز الأول في معيار Tanks & Temple Advanced.

GoMVS: تجميع التكلفة المتوافقة هندسيًا لرسم ثلاثي الأبعاد من مناظر متعددة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI