Deep Photometric Stereo Network

摘要 本文提出了一種基於深度學習的光度立體方法。光度立體的主要困難之一是設計合適的反射模型，該模型既可以表示真實的反射率，又可以在導出表面法線方面在計算上易於處理。與以前的依賴於簡化的參數化圖像形成模型（例如Lambert模型）的光度學立體方法不同，本文提出的方法旨在通過使用深度神經網絡在複雜的反射率觀測值與表面法線之間建立靈活的映射。結果，我們提出了一種深光度立體網絡（DPSN），該網絡在變化的

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