Reliability-Grading Attention

新框架从事件相机数据中重建表面法线

研究人员开发了PIE-PS，一个用于从事件相机数据重建表面法线的新颖框架。该方法利用物理辐照度事件（PIEs），这些事件源自像素处的相邻事件及其相关的光方向。PIE-PS框架利用图神经网络（PIE-GNN）来编码这些PIEs，并结合了可靠性分级注意力机制来降低不可靠数据的权重，最终生成密集的法线重建。实验表明，PIE-PS在事件驱动的光度立体视觉技术和直接求解器基线方面均优于现有方法。