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自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了经典未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有的工作对环境光和物体的材质施加了很强的假设，限制了它在更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用监督学习和复杂的模型，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，一种无监督方法来解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，可以在旋转平台上捕捉物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和提出的训练策略，Spin-UP 可以在复杂的自然光下恢复表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 的表现优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 上找到。
自然光自旋光未校准光度立体
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