본 논문은 단일 이미지에서 깊이와 표면 법선을 동시에 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 기존 방법들은 깊이 추정과 법선 추정을 독립적으로 수행하거나, 단순한 기하학적 제약을 적용하여 성능 향상에 한계가 있었다.
제안하는 방법은 다음과 같은 핵심 내용을 담고 있다:
기하학적 맥락 학습: 입력 이미지의 기하학적 변화를 인코딩하는 기하학적 맥락 맵을 학습한다. 이를 통해 깊이 추정과 법선 추정 간의 일관성을 유지할 수 있다.
적응형 표면 법선 제약: 기하학적 맥락 맵을 활용하여 깊이 맵에서 신뢰할 수 있는 지역 기하학을 선별적으로 추출하고, 이를 바탕으로 표면 법선을 계산한다. 이를 통해 깊이 추정의 정확도와 3D 기하학의 품질을 향상시킬 수 있다.
기하학적 맥락 기반 법선 추정: 기하학적 맥락 맵을 활용하여 기하학적 세부 정보가 풍부한 영역에 초점을 맞추어 법선을 추정함으로써, 보다 정확한 법선 맵을 생성할 수 있다.
제안하는 방법은 실내 및 실외 데이터셋에서 기존 최신 기법들을 크게 능가하는 성능을 보였다. 특히 3D 기하학 복원 측면에서 두드러진 성과를 달성하였다.
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by Xiaoxiao Lon... klokken arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.05869.pdfDypere Spørsmål