论文地址：Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference

问题的提出：

  MVSNet中的3D卷积正则化模块显存消耗过大，使得模型难以在高分辨率的场景中使用，为此将3D卷积正则化模块替换成GRU模块，减小模型参数；

网络整体架构

1.共享网络提取模块+可微分单应性变换+基于方差计算代价体

  选取一张参考视图与N-1张源视图共N张图片经过权值共享的网络提取模块中得到N个[B, C, h, w]的特征体；此后参照MVSNet，通过相机的内外参和目标深度，将源视图的特征体投影到参考视图中；最后使用基于方差的方式计算得各个深度的匹配代价体；

2.GRU-Convolution正则化模块

  沿着深度方向使用多层堆叠的GRU-Convolution模块来正则化代价体，得到深度从$D_{min}到D_{max}$的聚合代价体，以减少显存消耗，使其适用于大尺度的三维场景重建。

3. 在深度方向上进行softmax

  在深度方向上进行softmax，得到概率体P

损失函数

$$Loss=\sum _{\mathbf{p}}\left(\sum _{i=1}^D-\mathbf{P}(i,\mathbf{p})\cdot \log \mathbf{Q}(i,\mathbf{p})\right)\text{\hspace{1em}(1)}$$
使用交叉熵损失，将深度回归问题转换为分类问题来处理；

视差优化

由于直接使用softmax来得到概率体的步骤无法得到亚像素精度的深度值。采用传统梯度下降的方法来进行视差优化；
$$\begin{array}{rl}{E}^i(\mathbf{p})& =E_{\text{photo }}^i(\mathbf{p})+E_{\text{smooth }}^i(\mathbf{p})\\ & =\mathcal{C}\left({\mathbf{I}}_1(\mathbf{p}),{\mathbf{I}}_{i\to 1}(\mathbf{p})\right)+\sum _{{\mathbf{p}}^{\prime }\in \mathcal{N}(\mathbf{p})}\mathcal{S}\left(\mathbf{p},{\mathbf{p}}^{\prime }\right)\end{array}\text{\hspace{1em}(2)}$$
  对于第i张源视图，由预测的深度图与相机参数将${\mathbf{I}}_i$投影到参考视图${\mathbf{I}}_{i\to 1}(\mathbf{p})$，设置结构损失$E_{\text{photo }}^i(\mathbf{p})$和平滑损失$E_{\text{smooth }}^i(\mathbf{p})$，其中投影结构损失基于ZNCC(zero-mean normalized crosscorrelation)来计算；使用bilateral squared difference来计算中心点p和领域点的平滑损失；最后基于梯度下降法来优化预测深度图；

实验结果