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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 865 - 868 (4page)
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We propose a photometric stereo method using Convolutional Neural Network (CNN) based method, which is effective for deriving surface normal data from non-lambertian objects. Our method extracts feature maps from a set of images of object using shared feature extraction network, and merge the extracted feature maps using two pooling method: max-pooling and average-pooling. The merged feature maps are concatenated and passed to final CNN layers to derive the surface normal map. We tested our network on the most widely-used benchmark dataset and confirmed that our method performs better than existing deep learning based photometric stereo method.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. DESIGN OF INPUT DATA AND NETWORK
3. DATASET, EXPERIMENTAL RESULT
4. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES
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