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基于稀疏自注意力的偏振表面法线估计
1
作者
于智超
万振华
赵开春
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第20期2987-2998,共12页
对于物体表面法线的准确估计在各种计算机视觉任务中扮演着重要角色。采用基于物理的偏振表面法线估计方法存在诸多限制,限制了其实用性。相反,基于深度学习的偏振表面法线估计方法在精度和适用性上均超越了基于物理的方法,为了进一步...
对于物体表面法线的准确估计在各种计算机视觉任务中扮演着重要角色。采用基于物理的偏振表面法线估计方法存在诸多限制,限制了其实用性。相反,基于深度学习的偏振表面法线估计方法在精度和适用性上均超越了基于物理的方法,为了进一步提高基于深度学习的偏振表面法线估计精度,以使其能适用于更多的实际任务,本文提出了一种新的方法。首先,结合斯托克斯矢量提出了一种新的偏振信息表示方法,旨在提高模型对偏振物理先验信息的提取能力。随后结合基于双层路由的稀疏自注意力机制,以改进模型对全局上下文信息的感知能力,来更好地对局部偏振信息消歧。在DeepSfP数据集和自建测试数据进行测试。实验结果表明:提出的方法在DeepSfP数据集上平均角度误差为13.37°,并在精度和角度误差等所有测试指标上均优于现有方法,证明了该方法在估计法线效果方面的显著改进。通过引入新的偏振信息表示方法和稀疏自注意力机制,我们的方法提高了偏振表面法线估计的精度和适用性,为实际任务的应用提供了更强的支持。
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关键词
偏振信息表达
稀疏自注意力机制
偏
振
表面法线估计
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职称材料
题名
基于稀疏自注意力的偏振表面法线估计
1
作者
于智超
万振华
赵开春
机构
清华大学精密仪器系
广西大学机械工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第20期2987-2998,共12页
基金
教育部联合基金资助项目(No.6141A02022606)。
文摘
对于物体表面法线的准确估计在各种计算机视觉任务中扮演着重要角色。采用基于物理的偏振表面法线估计方法存在诸多限制,限制了其实用性。相反,基于深度学习的偏振表面法线估计方法在精度和适用性上均超越了基于物理的方法,为了进一步提高基于深度学习的偏振表面法线估计精度,以使其能适用于更多的实际任务,本文提出了一种新的方法。首先,结合斯托克斯矢量提出了一种新的偏振信息表示方法,旨在提高模型对偏振物理先验信息的提取能力。随后结合基于双层路由的稀疏自注意力机制,以改进模型对全局上下文信息的感知能力,来更好地对局部偏振信息消歧。在DeepSfP数据集和自建测试数据进行测试。实验结果表明:提出的方法在DeepSfP数据集上平均角度误差为13.37°,并在精度和角度误差等所有测试指标上均优于现有方法,证明了该方法在估计法线效果方面的显著改进。通过引入新的偏振信息表示方法和稀疏自注意力机制,我们的方法提高了偏振表面法线估计的精度和适用性,为实际任务的应用提供了更强的支持。
关键词
偏振信息表达
稀疏自注意力机制
偏
振
表面法线估计
Keywords
polarization information representation
sparse self-attention mechanism
shape from polarization
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏自注意力的偏振表面法线估计
于智超
万振华
赵开春
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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