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title: 'DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis论文阅读'
date: 2019-11-13 09:22:44
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Abstract

• 任务
  • 生成某张图片(多视角图片中的一个, 文中称reference image)的disparity map^[1]
• 三个重要部分
  • supervised pretraining on a photorealistic synthetic dataset
  • an effective method for aggregating information across a set of unordered images（图片的融合）
  • integrating multi-layer feature activations from the pre-trained VGG-19 network.（feature的融合）

Introduction

• 前人工作
• 相似工作的不足
• 本文工作

Related Work

Learning Multi-view Stereopsis

pipeline

Input

• 选一张reference image，(即，需要计算disparity map的图片)
• 选取的neighbor images共N张
  • 选取的条件是: share the most common features with the reference
  • 选取方法类似COLMAP ^[2]

Plane-sweep Volume Generation

• 每个neighbor image, 生成D(D取100)个images(如何生成的？^[3]), stack这D个images, 形成一个plane-sweep volume
• 可以说有个images，或者说N个volumes

Network Architecture

网络结构

Patch matching

• 对于第i个neighbor的 plane-sweep volume
• 从其所有depth images 中各取出一个patch^[4]。所以共取出来D个patches
• 同时也从中取一个patch
• D个patches一个个地与 patch组成pair，输入到Patch matching network, 共得到D个的feature map
• stack这D个feature maps, 形成的feature map

image

Intra-volume feature aggregation

单视角融合，指的是单视角feature与reference image feature的融合

• 的feature map，输入到Encoder-Decoder网络
  • Encoder-Decoder网络是UNET的skip connnect结构
• reference image的features是通过VGG16提取的
• reference image的features提取后，通过stack到Decoder模型不同阶段，完成内部融合
• Decoder输出的feature map ->

image

Inter-volume feature aggregation

多视角融合

• N个neighbor，每个都会产生， 大小为
• N个通过element-wise max-pooling，融合成大小不变的feature map
• 融合后的feature map通过几个卷积层，输出的feature map
• 对于的each pixel, 在channel axies取max，得到disparity map -> ： raw predictions

image

Refinement

DenseCRF^[5] encourages the pixels which are spatially close and with similar colors to have closer disparity predictions

image

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1. 见这里 ↩

2. Pixelwise view selection for unstructured multi-view stereo. In ECCV, 2016. ↩

3. 如何生成的 ↩

4. 如何定义的 ↩

5. 啥呀 ↩