利用偏振 - Unet 进行表面法线重构

本文介绍了一种利用极化成像的端到端深度学习方法来实现物体表面法线的高精度三维重建的方法，并通过定量和定性的评估结果表明，该方法相较于基于物理的方法在整个数据集上能够以最低的平均角误差（MAE）值为 18.06 度来准确重建物体表面法线。