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はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [3] 対応関係の計算 Learning to FindGood Correspondences [4] Neural-Guided RANSAC: Learning Where to Sample Model Hypotheses [5] 画像マッチングベースの方法 Deep Image Homography Estimation [7] C
記事の要約 最終ゴールは、昨日作成した MVS (Multi View Stereo) のデプスマップのノイズ除去を行うこと。 具体的には、 P+P (Plane-Plus-Parallax) と呼ばれる手法を応用して再度デプスマップを作成し、MVS のデプスマップから共通する値のみ抽出する。本記事では P+P とそれを応用したデプスマップの作成方法を概観し、それをPython3.7 で実装する。 こんにちは。サービスイノベーション部1年目社員の @dosada です。昨日の記事（できる！マネキンチャレンジデータセット（SfM･MVS編）） に続き @ohashi_zaemon とマネキンチャレンジデータセットを作っていこうと思います。 昨日の記事では Mannequin Challenge Dataset の概要と COLMAP を使ったデプスマップ作成の手続きが説明されました。ネッ
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