PVA-MVSNet是继MVSNet之后，基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。该方法优化了代价体的计算方法并且引入了新的深度图聚合结构，从而提高了重建点云的完整度和准确性。该方法在DTU数据集上进行训练，在Tanks&Temples数据集上进行测试，取得了非常可观的结果。该方法提出了的PVA-MVSNet结构，该结构提出...
PVA-MVSNet是ECCV2020的一篇文章,该文章在基于深度学习的MVS问题上,针对代价体和深度图优化方式进行了改进,减少了代价体运算所消耗的运算内存,同时大大提升了重建模型的完整度。效果如图1所示。下面我们一起阅…
该方法提出了的PVA-MVSNet结构,该结构提出了使用多度量的金字塔深度图聚合方法来解决传统方法中textureless region部分的精度和完整度不高的问题。同时,该方法提出了VA-MVSNet,其中引入了注意力机制,加入自适应的元素的视图聚合模块,来灵活代替不同视角图像,选择出相对更重要的信息。 2.PVA-MVSNet结构 2.1 VA-MVSNet结...
2.PVA-MVSNet结构 2.1 VA-MVSNet结构 图2. VA-MVSNet结构 如图2所示,VA-Net首先通过若干2D CNN来提取输入图像的特征,然后使用类似于MVSNet中的可微单应性方法来形成多个特征的平面扫描特征体。这些特整体通过本问题出的自适应元素的聚合模块形成不同尺度的代价体,最终,深度图会通过一种从粗到精的方式从不同尺度...
PVA-MVSNet是继MVSNet之后,基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。该方法优化了代价体的计算方法并且引入了新的深度图聚合结构,从而提高了重建点云的完整度和准确性。该方法在DTU数据集上进行训练,在Tanks&Temples数据集上进行测试,取得了非常可观的结果。 该方法提出了的PVA-MVSNet结构,该结构提出了...
PVA-MVSNet是继MVSNet之后,基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。该方法优化了代价体的计算方法并且引入了新的深度图聚合结构,从而提高了重建点云的完整度和准确性。该方法在DTU数据集上进行训练,在Tanks&Temples数据集上进行测试,取得了非常可观的结果。
1、PVA-MVSNet 自适应视角聚合 为了处理任意N视图图像输入以及不同图像之间的差异来源,我们提出自适应视角度聚合,一种是像素级视角聚合(pixel-wise view aggregation),另一种是体素级视角聚合(voxel-wise view aggregation)。 像素级视角聚合引入在高度和宽度维度自选择带权重的注意力图,在深度采样假设的维度共享权重,...
PVA-MVSNet是继MVSNet之后,基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。该方法优化了代价体的计算方法并且引入了新的深度图聚合结构,从而提高了重建点云的完整度和准确性。该方法在DTU数据集上进行训练,在Tanks&Temples数据集上进行测试,取得了非常可观的结果。
该方法提出了的PVA-MVSNet结构,该结构提出了使用多度量的金字塔深度图聚合方法来解决传统方法中textureless region部分的精度和完整度不高的问题。同时,该方法提出了VA-MVSNet,其中引入了注意力机制,加入自适应的元素的视图聚合模块,来灵活代替不同视角图像,选择出相对更重要的信息。