基于特征金字塔网络的多视图深度估计

• 作者: 万旺根 叶春凯
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 三维重建 神经网络 特征金字塔 深度估计 弱纹理区域
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 91-95
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2004142

摘要

在三维重建领域,由于传统方法中手工特征的局限性,导致传统方法在弱纹理区域中无法正确估计图像的深度,结合目前最新的基于神经网络的深度估计方法,提出了一种基于特征金字塔的多视图深度估计网络FPM-RMVSNet,该网络结合传统方法的思想采用图像金字塔网络采集并融合多尺度的图像特征,利用多视图的一致性构建投影误差,然后采用RNN网络进行上下文信息的融合和规整,最后采用分类方法的思想构建损失函数.通过实验发现,相较于传统方法,提出的方法能够很好的对弱纹理区域进行深度估计,在DTU数据集上,通过与目前最新的基于神经网络的深度估计方法进行对比,所提方法在重建模型的准确度和完整性上都具有较强的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万旺根		132	819	15.0	22.0
2	叶春凯		2	0	0.0	0.0