論文題目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

0、引言

CasMVSNet[1]是CVPR2020的工作，在開始介紹這篇文章之前，我們首先回顧一下之前的工作。基于學習的MVS算法可以分為四個模塊：

·特征提取模塊

·特征匹配和代價聚合模塊

·深度圖回歸模塊

·深度圖細化模塊[可選項]

圖 1 MVSNet網絡架構圖

以ECCV2018的MVSNet[2]為例，這里簡單介紹每個模塊的實現方式，具體細節可參考論文或之前的推文。

·特征提取模塊：8層的2D卷積操作，除最后一層外，卷積操作后跟隨BatchNorm層和ReLU；

·特征匹配和代價聚合模塊：

※特征匹配：通過單應變換將源圖像的特征圖變換到參考視圖下，并基于方差指標將多視圖的特征體聚合為一個代價體。

※代價聚合：4個尺度的3DCNN網絡

·深度圖回歸：soft-argmin操作。

1、文章動機

基于學習的MVS算法因為受到顯存的限制，輸出的深度圖的空間分辨率只有輸入圖像的1/16大小（長寬均為輸入圖像的1/4大小）。以MVSNet為例，對于1600×1184大小的輸入圖像，需要構建h×w×D×F=400×296×256×8大小的代價體，16GB的顯卡才可以勝任。之前的方法限制了高分辨率MVS算法的發展。

那么問題來了，為什么要得到高分辨率的深度圖呢？我們知道，MVS算法的評測是對最后生成的點云進行評測。同等情況下，深度圖分辨率越高，得到的空間3D點數目越多，那么點云的完整性會更高，重建質量則更佳。

圖 2 代價體，其中H和W為空間分辨率，D為平面假設數，I為深度間隔

關于代價體：代價體(Cost Volume)是三維的，存儲時為4D的tensor。我們可以理解為：代價體每一個位置存儲的是一個F維的向量而不是標量。如圖2所示，空間分辨率H×W越高，平面假設數D越多，深度間隔I越小，那么得到的深度圖質量越高；同時顯存占用越大、耗時越長。那么，有沒有一種可以權衡精度和效率的方法呢？

2. 方法

圖 3 CasMVSNet網絡架構圖

整體思路：CasMVSNet使用級聯的代價體來實現coarse-to-fine的深度估計。具體地，首先通過一個較小的代價體估計低分辨率的深度圖，然后我們可以根據上一級輸出的深度圖，縮減當前尺度的深度假設范圍。CasMVSNet使用3級的代價體來實現深度圖估計，包括兩級的中間結果和一個最終的深度輸出。

· 特征提取模塊：CasMVSNet需要在每個尺度上都進行特征提取和代價體構建，所以需要輸入圖像的多尺度特征。文章使用了三個尺度的FPN(Feature Pyramid Network)網絡。三個尺度的特征圖空間分辨率分別為輸入圖像的{1/16, 1/4, 1}大小。和之前的方法一樣，不同輸入圖像之間共享權重。

·特征匹配和代價聚合：同MVSNet

·深度圖回歸：同MVSNet

圖 4 深度范圍的確定

·深度范圍的確定：

3、實驗結果

3.1 DTU數據集

CasMVSNet在DTU[3]數據集的實驗結果如表1所示，和Baseline方法MVSNet相比，重建質量有35.6% 的提升，顯存占用降低了50.6%，運行時間有59.3%的提升。點云重建質量也超過了2019年的R-MVSNet、P-MVSNet和Point-MVSNet等方法。

圖5中(a)~(d)是不同方法的DTU scan9的可視化結果，我們可以看到CasMVSNet重建的點云更加稠密，點云質量更佳，這也說明了高分辨深度估計的優勢所在。圖5中(e)為不同方法的GPU占用和精度對比圖；圖5中(f)為不同方法的運行時間和精度對比圖。

表 1 DTU數據集實驗結果

圖 5 與SOTA方法的實驗效果對比圖

3.2 Tanks and Temples 數據集

CasMVSNet在Tanks and Temple[4]數據集的實驗結果如圖2所示，重建點云的可視化結果如圖6所示。

表 2 Tanks and Temples數據集實驗結果

圖 6 Tanks and Temples數據集的重建點云

參考文獻

1.Gu X, Fan Z, Zhu S, et al. Cascade cost volume for high-resolution multi-view stereo and stereo matching[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020: 2495-2504.

2.Yao Y, Luo Z, Li S, et al. Mvsnet: Depth inference for unstructured multi-view stereo[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 767-783.

3.Aan?s H, Jensen R R, Vogiatzis G, et al. Large-scale data for multiple-view stereopsis[J]. International Journal of Computer Vision, 2016, 120(2): 153-168.

4.Knapitsch A, Park J, Zhou Q Y, et al. Tanks and temples: Benchmarking large-scale scene reconstruction[J]. ACM Transactions on Graphics (ToG), 2017, 36(4): 1-13.

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