多视图几何三维重建实战系列之R-MVSNet
上期文章介绍了用于三维重建的深度学习框架MVSNet[1],这也是如今比较主流的深度估计的神经网络框架。框架的原理按照双目立体匹配框架步骤:匹配代价构造、匹配代价累积、深度估计和深度图优化四个步骤。使用过MVSNet的同学会发现,MVSNet使用3D的卷积神经网络对聚合后的代价体进行正则化,防止在学习过程中,受到低概率的错误匹配影响。
但使用三维卷积神经网络(U-Net[2]),会造成非常大的GPU消耗,使得我们在使用过程中,受到一定的限制。同时,因为该正则化的模块,导致普通GPU单卡下无法训练和测试较高分辨率的影像集,也会影响深度估计范围和估计精度。
图1 MVSNet代价体正则化
针对该问题
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