MVS网络的一点思考

思想：假设-验证

    MVS网络的任务通常是推理出每个像素点的深度值。在给定的深度范围作出一系列深度假设，通过单应性变换，根据每个假设找到不同视角的对应点，比较对应点特征的相似性验证出有效假设。

本质：类别多样的分类/回归任务

    对于多数计算机视觉任务，如分类、分割、检测等，皆为特征提取+分类/回归。MVS网络同样如此，对于单一尺度的方法，将深度假设采样作为类别标签，逐像素分类或回归（计算期望）。对于目前流行的多尺度方法，在每一尺度有不同的深度假设采样（通常随尺度增大缩小范围），不同尺度在不同的类别或范围上进行分类或回归。同时，除最小尺度，其他尺度不同像素点的深度采样值（类别）也是不同的。