BlendedMVS는 학습 기반 MVS(Multi-view Stereo) 알고리즘에 대한 충분한 학습 기준 진실을 제공하는 대규모 다중 시점 스테레오 매칭 데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 신중하게 선택된 장면 이미지에서 고품질 텍스처 메시를 복구하기 위해 3D 재구성 파이프라인을 적용하여 생성됩니다. 여기에는 도시, 건물, 조각품, 작은 물체 등 다양한 장면을 담은 17,000개 이상의 고해상도 이미지가 포함되어 있습니다. 실험 결과, BlendedMVS를 사용하여 학습한 네트워크 모델은 다른 데이터 세트에 비해 일반화 능력이 더 뛰어난 것으로 나타났습니다.

소환

@article{yao2020blendedmvs, 제목={BlendedMVS: 일반화된 다중 시점 스테레오 네트워크를 위한 대규모 데이터셋}, 작성자={Yao, Yao 및 Luo, Zixin 및 Li, Shiwei 및 Zhang, Jingyang 및 Ren, Yufan 및 Zhou, Lei 및 Fang, Tian 및 Quan, Long} 저널={컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR)}, 년도={2020} }