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  • 利用一个搭载可调节亮度灯的工业机器臂对一个物体进行多视角的拍摄,每个物体所拍的视角都经过严格控制,所以可以获取每个视角的相机内、外参数。 数据集组成:124个不同的物体或场景,每个物体共拍摄49个视角,每个...

    开源数据集

    1. DTU数据集:针对MVS而专门拍摄并处理的室内数据集
      利用一个搭载可调节亮度灯的工业机器臂对一个物体进行多视角的拍摄,每个物体所拍的视角都经过严格控制,所以可以获取每个视角的相机内、外参数。
      数据集组成:124个不同的物体或场景,每个物体共拍摄49个视角,每个视角共有7种不同的亮度。每个物体或场景文件夹内部共有343个图片。每张影像的分辨率为1600×1200。(该数据集还包含带有深度图真值的训练影像集,可用于训练神经网络)

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    MVS Data Set – 2014 | DTU Robot Image Data Sets

    1. Tanks and Temples数据集:室外场景数据集
      主要用于验证我们使用的网型和开源软件泛化能力,验证其是否对光照变化大、存在动态目标的场景仍具备较为精确地重建能力

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    自采数据集

    • 尽量使用单反相机或专业数码相机进行数据采集,如果要用手机进行采集,请使用单摄像头的手机进行数据采集。
    • 尽量选择纹理丰富的外界环境进行数据采集,避免玻璃围墙、瓷砖和打蜡地板等强反光材料环境
    • 尽量选择光照明亮,且光照条件变化不剧烈的环境,最好选择室内环境。如室内客厅,开启客厅大灯进行灯光补偿。
    • 尽量围绕重建物体或环境采集较多的影像,且在采集过程中控制快门速度,避免模糊。

    Resources

    多视图几何三维重建实战系列之COLMAP

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  • 多视角三维边缘重建

    2021-01-11 14:01:13
    这是一篇讲述从视图的角度进行三维边缘重建的文章。 之前的方法主要从视频中重建直线或者边缘点,但是无法重建曲线。这篇paper1. 提出了EdgeGraph3D system,可以从无序的图像序列中重建出直线和曲线的三维坐标。2...

    Multi-View Stereo 3D Edge Reconstruction


    2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision

    这是一篇讲述从多视图的角度进行三维边缘重建的文章。
    之前的方法主要从视频中重建直线或者边缘点,但是无法重建曲线。这篇paper1. 提出了EdgeGraph3D system,可以从无序的图像序列中重建出直线和曲线的三维坐标。2. 提出了一个基于图的二维边缘表示方式,从而鉴定出最重要的structurally significant edges。
    优点: 和传统的photometric reconstruction system 比,对于光照变化和反射更加鲁棒。

    问题:1. 要多少张图像?2. 精度有多高?3. 边缘点不包括曲线的边缘点吗?有点模糊不清。

    创新:目前现有的算法,只能重建直线边缘,并且通过视频序列来简化边缘匹配的流程,应用于三维重建,相机追踪,以及SLAM算法中,但是缺少一种通用的3D边缘重建算法,这篇文章提出了从一系列无序的图像中,重建出三维点云的算法。

    2D edge-graph, 定义了一个计算距离的公式,来filter多余的边缘,我觉得这个基于距离的filter,其实是做烂了的,不过他把element的形式改变了,就可以说,需要换一个新的公式来表述。这个点感觉没多大启发,主要是用来去除不重要的边缘,并连接了一些间断边缘,对我们意义不大。
    用polyline来表示curve,在我看来,仍然降低了精度,就是把曲线换成一堆直线的连接了。(a sequence of straight line segments)

    重建,还是基于一系列的图像的,even if unordered, not two

    video sequence

    still need multiple images for matching.
    requires at least three images from different views to work.

    But binocular stereo vision should require only two images.

    We evaluate the results obtained by EdgeGraph3D on
    the fountain-P11 sequence of the EPFL dataset [21] and
    on 6 sequences of the DTU dataset [10] by reconstructing
    the 3D edges, extracting a point cloud by finely sampling
    them, used to reconstruct a mesh using the algorithm in [19]
    which is then compared with the ground truth.

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  • 从单一图像中预测三维形状的方法通常需要比多视角图像更强的 indu ctive biases 。 因此,将深度学习方法与三维模型(3DMM)相结合,将可能的解的子空间嵌入到较低维的模型中是很常见的。 在有些文章中,对合成数据...

          杭州已经阴雨天多日了,期待万里晴空,周末开心的去郊游!

            转入正题,

    ICCV2019已经过去一段时间,但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品,值得深入阅读去体会作者的意图,从中学习精髓,去发现更多的创新点。

           今天为大家推荐一篇关于三维人脸重建相关文献,主要提出了一种新颖的基于学习方法,从一个或多个图像去进行三维人脸重建方法。

    新的方法使用了一种基于Siamese神经网络的简单而强大的体系结构,它帮助从每个视图中提取相关的特征,同时保持模型的小。与其最小化多个目标,提出用基于重投影误差的单项损失来同时学习3D形状和单个摄像机的姿态,这种损失从一个视图推广到多个视图。这样就可以在全局上优化整个场景,而不必调整任何超参数,并获得较低的重投影误差,这对于进一步生成纹理非常重要。最后在6000多张面部扫描的大规模数据集上训练新的模型,在3DFAW 2019挑战中有优异的竞争结果,证明了新方法的有效性。

    背景

    3D技术在当今许多不同的领域都有存在。我们可以用它来重建身体的四肢,创造个性化的假肢,在室内和室外环境中自主导航,或者用我们的面部解剖来解锁我们的手机。然而大多数应用程序重新查询特定的硬件来获取场景的3D信息,例如激光扫描器或结构化光传感器,它们很少出现在主流用户使用的大多数设备中。

    能够理解我们所处的环境,只使用来自无处不在的摄像机的RGB数据,这是一个具有挑战性的问题,可能会带来全新的可能性。

    先进技术

    Single view

    从单一图像中预测三维形状的方法通常需要比多视角图像更强的inductive biases因此,将深度学习方法与三维模型(3DMM)相结合,将可能的解的子空间嵌入到较低维的模型中是很常见的。在有些文章中,对合成数据进行了模型训练,以回归3DMM的形状参数。

    为了推广到实际数据,将迭代误差反馈(IEF)应用于图像域,速度较慢。为了加速这个过程,有作者在潜在空间中执行IEF。其他方法通过在图像域中定义损失来直接学习3D重建。这大大提高了泛化能力,避免了使用IEF的需要。然而,由于没有任何三维信息是有用的,这些方法需要强大的正则化在其损失,惩罚大范数的向量,其中包含3DMM参数。

    另一种正则化技术是:它使用一个附加损失来保持3DMM参数分布的合理性。最后有作者提出了一种无监督的方法来学习通过循环一致性来回归3DMM参数,类似于CycleGAN,并且使用了一个不同的可折叠渲染器。

    Multi-view

    与单视图方法相比,多视图方法可以利用极几何引入更复杂的偏差到体系结构和损失中。

    深度图像特征被投影到三维体积中,使用3D卷积处理,通过投影侦察结构的3D几何并与掩码或深度映射进行比较,在图像域中定义了多视图损失。有作者提出了一种更简单的方法来组合二维图像特征,通过连接它们。然后,定义了所有视图的光度一致性损失,这是基于多视图几何,并使用相同的可微渲染器。

    新方法

    Single view setup

    在单视图设置(N=1)中,我们定义了三个要学习的映射为S、Q和T,它们分别代表了三个泛型函数,它们分别将输入图像映射为三维形状、四元数和三维点。为了学习它们,我们使用了一个简单的结构,由一个编码器组成,负责提取图像特征,以及三个多层感知器,它们作为sˆ、qˆ和tˆ的回归器,它们是网络的输出。上图显示了单个视图设置的框图。

    Multi-view setup

    我们的多视图体系结构由两个主要模块组成。第一种是前面描述的单视图结构,它作为一个Siamese神经网络来预测单个摄像机,为每个视图设置c和形状参数αˆ。

    然后,将形状参数的N个输出输入到第二个块中,第二个块将其组合成一个全局3D形状,我们称之为合并块M。合并块是通用的,可以通过任何聚合信息的操作来实现。最后,使用MLP回归3DMM的形状参数,该参数将通过下面方程的映射线性地转换为三维形状。

    采用单视图体系结构作为多视图体系结构的主要构建块有几个优点。首先,对单视图模型进行训练,并利用权值更好地初始化多视点的训练。单视图模型也可以用来预测目标的姿态,然后再输入到多视图体系结构中。最后,可以重用大部分代码,避免潜在的错误。

    实验

    如下表所示,SV模型和MV模型的精度都可以通过平均预测来提高。在多视图设置中,使用级联而不是加法提供了更好的效果。

    最后,使用特定的网络来完成三维形状回归任务,这可能是因为编码器的过滤器可以专门处理那些与三维形状相关的特征。

    END

    如果想加入我们“计算机视觉战队”,请扫二维码加入学习群。计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域,由来自于各校的硕博研究生组成的团队,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。

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  • 针对在旋转平台上采集得到的多视角数据,提出一种有效的配准方法,同时结合双目立体视觉测量构建了完整的三维重建系统。通过拍摄旋转平台上多个视角下的标定板图像,提取标定板图像角点信息,计算出旋转平台坐标系和...
  • PointMVS利用点云直接处理多视角场景重建,在深度粗估计的基础上通过PointFlow的方式迭代优化深度图,实现了高精度的三维重建结果。

    PointMVS区别于先前利用cost volum来进行多视角处理的方法,直接基于点云的方式对场景进行处理。从过由粗到细的迭代优化过程,充分结合了几何先验信息和2D纹理信息来来增强点云特征,并利用图网络的来对深度的残差进行有效估计。这种由粗到精的迭代结构获得非常好的重建精度

    1.PointMVS

    基于深度学习的现有三维重建方法大多都是基于3D CNN来进行深度图或者体素的预测。但这种方法对于内存的消耗达到了分辨率的三次方量级,使得生成结果的分辨率受到了很大的限制。而点云是一种十分高效高精度的三维表示方法。


    在PointMVS中研究人员提出了直接利用点云表示来对目标场景进行处理。整个模型遵循着由粗到精的思想,并可通过迭代的方式不断提升结果的精度。
    在这里插入图片描述
    模型从整体上分为两个主要部分:初始深度估计深度优化迭代两个部分。
    在这里插入图片描述

    1.1初始深度估计

    深度粗估计部分参考了MVSNet的方法,利用多尺度3D-CNN构建了较小的代价空间,从而进行深度粗估计。

    多视角图像输出利用简化的MVSNet构建出代价空间,随后输出较为粗糙的深度估计结果。值得注意的是在MVSNet的原始结构中,其特征图尺寸为原图的1/4x1/4,而在PointNet中则使用了1/8x1/8大小的特征图;其次原始MVSNet中的虚拟深度平面为256个,而在PointNet中为了提高效率粗估计阶段只保留了48/96个深度层。这意味着PointNet在初始深度估计阶段的计算量为MVSNet的1/2x1/2x1/5~1/2x1/2x2/5,大约提速10到20倍

    1.2图像特征增强点云

    在获得初始深度图的基础上,就可以利用相机参数将初始深度图反投影得到点云,而后从输入多视角图像中抽取特征来增强点云。基于增强后的点云和本文提出的PointFlow方法最终估计出初始深度于基准深度间的残差结果。

    受到图像特征可以增强稠密像素匹配的启发,研究人员构建了多尺度的3层金字塔结构从输入图像帧中提取出特征金字塔。每一层金字塔由2D卷积构成,同时下采样步长为2,针对所有输入图像共享同一个特征金字塔。针对每一帧图像IiI_i,经过特征金字塔作用后得到的特征为:
    Fi=[Fi1,Fi2,Fi3] F_i = [F^1_i,F^2_i,F^3_i]

    PointMVS中使用的点云特征来自于多视角图像特征的方差和世界坐标系中的归一化三维坐标XpX_p。其中针对每一个三维点其对应的图像特征,可以在给定相机参数的情况下,通过可查分的反投影方式从多视角特征图中获取。针对不同尺度的金字塔,相机参数可以通过缩放变换来应用于对应尺度的特征图。研究人员将构建基于方差的损失度量(可以理解为不同视角下特征的差异)来将任意视角下的特征进行聚合。
    Cj=i=1N(FijFjˉ)N,(j=1,2,3) C^j = \frac{\sum_{i=1}^{N}(F_i^j-\bar{F^j})}{N},(j=1,2,3)
    上式表示了第j层特征金字塔上,N个不同视角下的特征方差指标。

    随后为每个3D点构建特征,研究人员将从图像中获取的特征和归一化的点坐标合并在了一起:
    Cp=concat[Cpj,Xp],(j=1,2,3) C_p = concat[C_p^j,X_p],(j=1,2,3)
    这一通过图像特征增强后的点云CpC_p随后就会被送入到PointFlow中进行深度的残差估计。在每一次迭代过程中,点的三维坐标XpX_p都会被更新并与金字塔特征相匹配。而后基于动态特征匹配的方法来对增强后的特征进行处理。


    值得注意的是,这里的动态特匹配可以基于更新后点云的位置来从图像特征的不同区域中获取特征,而不像基于cost-volum的方法其对应的特征是来自于固定的空间分区。那么这种方法就可以集中于感兴趣的区域来进行更为精细化的处理。
    Todo(rjj):dynemic feature fetching understanding

    1.3基于PointFlow方法的高精度深度估计

    利用代价空间进行计算的深度图精度受限于3D cost volume的分辨率。为了进一步利用图像特征增强的点云网络来提升深度图的分辨率,PointMVS提出了PointFlow的方法来迭代的预测出深度图的残差以提升最终的深度图精度。首先将深度图反投影到3D点云上,而后针对每个点,在参考相机方向上观测所有视角下的邻域点来预测出其于基准表面间的位置差异,使得这些点“流向”目标表面/基准表面。

    PointFlow方法主要由假设点生成、边缘卷积、流预测和上采样迭代优化等四部分构成。


    直接利用抽取的图像特征对每个点的位移进行抽取是比较困难的,由于透视变换的存在2D特征图无法有效反映3D欧氏空间中的空间结构特性,所以PointFlow提出了在参考相机方向上设置一系列假设点p~\widetilde p来建模。
    p~=p+kst\widetilde p = p + k*s* \mathbf t
    其中s为假设点位移的步长,t为参考相机的方向。在某个点周围将构建出2m+1个邻域假设点来。这些参考点将在不同深度上抽取出图像的特征并包含了空间几何关系。

    下图中可以看到红色点事反投影点,蓝色点是不同的位移步长生成的假设点。PointFlow的目的在于利用图像特征增强后的点云,计算出红色点相对于每个蓝色邻域假设点的位移概率,并最终得到与基准目标表面间的位移。
    在这里插入图片描述
    为了进行鲁棒的深度预测,PointFlow从DGCNN中从邻域抽取信息获得启发,利用了knn构建的有向图来表示局域几何结构信息,从而可以被用于点特征的传播。定义边缘卷积来对点云特征进行抽取:
    Cp~=qkNN(p~)hθ(Cp~,Cp~Cq~) C'_{\tilde p} =\square_{q \in kNN(\tilde p)} h_\theta(C_{\tilde p} , C_{\tilde p} -C_{\tilde q} )
    其中Cp~={Cp~1,,Cp~n}C_{\tilde p} = \{C_{\tilde p_1} ,\cdots,C_{\tilde p_n} \}为特征增强后的点集合,q为邻域点。h为非线性映射函数,方框为逐个通道的对称聚合操作(包括池化、加权等),最终用于学习每一点对应的局部特征。


    在充分利用图像特征增强后的点云信息就可以进行流预测了。PointFlow中利用了3个边缘卷积层来聚合多尺度点云信息,并加入了跳接层保留局部信息。最终通过共享的MLP将逐点特征转换为每一反投影点的假设点的概率。最终通过所有假设点的概率加权和得到最终点的位移(每个假设点都在原始点周围领域上,通过特征抽取获取每个假设点的概率,加权后即可得到原始点向目标点流动的位移):
    Δdp=E(ks)=k=mmksPorb(p~k) \Delta d_p = \mathbf E(ks) = \sum_{k=-m}^m ks * Porb(\tilde p_k)
    下图显示了特征增强后的点云通过边缘卷积处理得到深度图的残差结果:
    在这里插入图片描述

    由于这种方法针对点云进行处理十分灵活,所以可以对结果进行迭代处理不断提升精度,克服课3D cost volum固定剖分的性质。对于预测出的粗深度图,PointFlow中可以先对其进行上采样,随后再进行流预测得到优化后的深度图。此外还可以在迭代过程中减小深度步长s,使得更近距离的假设点可以捕捉到更为精细的特征,并得到更为精确的深度预测结果。

    2.实现过程和实验结果

    通过PointFlow处理后,最终的损失函数如下图所示,其中包含了l次迭代的L1损失,其中损失只在有效点上进行计算。λ,s\lambda,s为迭代过程中的调节参数。
    Loss=i=0lλ(i)s(i)(pPvalidDGT(p)D(i)(p)1) Loss = \sum_{i=0}^l{\frac{\lambda^{(i)}}{s^{(i)}}(\sum_{p \in P_{valid}}} ||D_{GT}(p)-D^{(i)}(p)||_1 )
    输入图像的尺寸为640x512,输入三个视角(预测时候使用5视角)。第一部分构架3D 代价空间的虚拟深度层数设置为 48(预测是使用了96层,425mm–921mm,比MVSNet约快20倍),优化迭代两次。PointFlow中使用的点数为16。

    实验在DTU数据上进行,其中包含了7种光照条件在49-64个位置的124个场景下的图像数据集及其相机参数。PointMVS算法重建点云的完整性和精度如下表所示,重建的视觉效果也较为细腻,细节更为准确丰富。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    3.消融性分析

    研究中比较了优化迭代次数、边缘卷积和图像特征金字塔对于最终结果的作用。首先迭代对于点云质量有着明显的提升:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看到在第二次迭代时起生成结果已经明显超过了MVSNet的结果,证明了迭代优化策略的有效性。

    其次,边缘卷积、欧氏空间聚类和特征金字塔增强都为模型性能做出了贡献。EdgeConv:基于邻域点的边缘卷积对于居于几何关系的抽取十分重要,可以利用特来针对性的处理点云。EUCNN:欧氏空间中的knn聚类可以有效克服图像空间中邻近点(但在三维空间中有很大距离的点)所带来的影响。Feature Pyramid:图像的内容信息为增强点云特征贡献了很大的部分。

    TODO(TOM):tab3+supplementary

    通过对初始深度图加入不同强度的高斯噪声,结果精度较为稳定,显示出PointFlow较强鲁棒性,下图显示了在两种pool情况下起误差随初始深度图噪声的变换,在0~2.4mm的误差下都保持了较小的误差。
    同时于PU-Net比较,对于粗深度图的优化过程表明,引入流机制的PointFlow上采样能力更强。
    在这里插入图片描述
    此外,由于这种方法(PointFlow中的迭代优化)可以处理任意大小的点云,所以可以针对性的对感兴趣区域进行优化(Foveated),得到粗中有细、层次清晰的重建结果,可以在同一个结果中包含多种点云密度(迭代优化的分区不同)。
    在这里插入图片描述








    在这里插入图片描述
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空空如也

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多视角三维重建