SurfaceNet:一种端到端的3D多视立体视觉神经网络

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标题:SurfaceNet: An End-to-end 3D Neural Network for Multiview Stereopsis

作者:Mengqi Ji , Juergen Gall, Haitian Zheng, Yebin Liu and Lu Fang.

来源:International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)

编译:马可

审核:颜青松 陈世浪

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摘要

这篇文章提出了一个用于多视立体视觉的端到端学习框架。我们称之为SurfaceNet。该网络接收一系列图片及其对应的相机参数作为输入并且直接得到3D模型作为输出。该框架的核心优势在于,利用端到端神经网络解决多视立体视觉问题能够直接学习到图像一致性与其几何相关性。SurfaceNet是一个通过将相机参数与图像以3D体素共同编码表示的方式构建的全3D卷极网络。我们在大规模DTU基准上验证了SurfaceNet。

Abstract

This paper proposes an end-to-end learning framework for multiview stereopsis. We term the network SurfaceNet. It takes a set of images and their corresponding camera parameters as input and directly infers the 3D model. The key advantage of the framework is that both photo-consistency as well geometric relations of the surface structure can bedirectly learned for the purpose of multiview stereopsis in an end-to-end fashion. SurfaceNet is a fully 3D convolutional network which is achieved by encoding the camera parameters together with the images in a 3D voxel representation. We evaluate SurfaceNet on the large-scale DTU benchmark.

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