一、背景
多视图立体视觉作为计算机视觉领域的一项基本的任务，利用同一场景在不同视角下的多张图片来重构3D的信息。如下图所示：
自监督多视角立体视觉(MVS)近年来取得了显著的进展。然而，以往的方法缺乏对自监督MVS中pretext任务提供的监督信号进行有效性的全面解释。本文首次提出在自监督MVS中估计认知不确定性(epistemic uncertainty)。具体而言，信号不确定可分为两类:前景的监督信号模棱两可性和背景监督信号无效性。为了解决这些问题，本文提出了一个新的减少不确定性的多视角立体(U-MVS)自监督学习框架：1.）本文引入了额外的光流深度一致性损失，利用光流的密集二维对应关系来正则化MVS中的三维立体对应关系，缓解前景监督的模凌两可。2.）为了处理背景的无效监督信号，本文使用Monte-Carlo Dropout获取不确定性映射，进一步过滤无效区域上的不可靠的监督信号。
最后通过在DTU和Tank&Temples数据集的大量实验表明，本文提出的U-MVS框架在无监督MVS方法中取得了最好的性能，与完全监督的MVS方法相比具有相媲美的性能。
1.1 完全监督MVS
随着深度学习的蓬勃发展，在多视角立体视觉领域已经出现越来越多的神经网络方法。作为新型技术的代表，MVSNet构建了端到端的基于神经网络来进行多视角重建的pipeline。首先利用2D的卷积网络来获得多视角图片的特征，然后运用3D CNN对由feature构建得到的costvolume进行正则化操作，而后基于soft argmin操作回归得到深度信息。如下图所示：
为了缓解存储和计算3D cost volume消耗大量的资源的压力，一些方法运用coarse-to-fine的机制将之前单步的cost volume的计算变为多阶段的cost volume 计算。CascadeMVSNet提出基于特征金字塔编码的cost volume，缩小每个阶段的深度(或视差)范围的预测，随着分辨率的逐渐提高和深度(或视差)间隔的自适应调整，输出coarse-to-fine的深度估计。如下图所示：
1.2 无监督MVS
此外，完全监督学习存在一个不可忽视的问题，标注large scale的数据集对于场景重建来讲，需要繁琐和昂贵的程序。近年来人们致力于发展自监督学习来替代有监督学习。Unsup MVS 利用预测的深度信息结合相机内外参数，通过homographywarping来重构图像，并通过减小重构图像和原始图像之间的差异来优化深度信息。如下图所示：
M^ 3VSNet在Unsup MVS 的基础上，增加了深度信息和法向的一致性loss来进一步优化pipiline，而JDACS则利用非负矩阵分解（Non-Negative-Factorization）来生成Co-Segmentationmaps，借鉴photometric loss，构造更鲁棒的cross-viewsemantic consistency，同时利用数据增强模块来提升泛化能力。如下图所示：
之前这些方法都是基于对于自监督学习的直观的分析，缺乏对于自监督信号有效性的研究和解释。对于完全监督学习，如Figure 1 (a)所示，有效监督信号因为ground truth的原因是显性可用的，然而对于自监督框架来讲，如Figure 1 (b)所示，基于图像重建的pretext任务提供的监督信号是模糊不确定的，这将直接影响深度估计的效果。
1.3 核心解决问题
为了更直接地提供监督信号的有效性描述，本文利用了Monte-Carlo Dropout方法来可视化epistemic uncertainty，如上图Figure 1(c)所示。那么不确定性到底可以给我们哪一些启示呢？
如上图Figure 2 所示，本文提供了完全监督和自监督信号的不确定性直观比较，来加深理解导致自监督信号失败的原因。由图可知，自监督信号相比完全监督的信号有更多不确定性，基于自监督作为图像重建任务的前提，将不确定性归结为两类：第一类为图像前景中的监督信号的模凌两可性，主要来自于不同视角下像素点的颜色变化以及物体之间的遮挡，导致了reference image和source image的部分像素点没法很好的匹配；第二类为背景的监督信号的无效性，譬如无纹理区域没法提供有效信息。
二、方法
2.1 前景监督信号
为了解决前景监督信号的模凌两可，本文通过增加额外的先验相关性来增强自监督信号的可靠性，并引入一种新的多视图中的光流深度一致性损失。如下图所示：
直观地说，在自监督MVS中，可以利用光流来构造图像对的像素点之间密集的相关性来正则化3D的相关性。本文提出了一个可微的Depth2Flow模块，将视图间的深度图转换为虚拟光流。如下图所示：
RGB2Flow模块可以无监督地预测相应视图的光流。然后强制虚拟光流和真实光流保持一致，起到正则化的作用。如下图所示：
2.2 背景监督信号
为了缓解背景信号的无效性，本文建议除去不可靠的监督信号在完全无监督的情况下。首先使用自监督预训练模型标注数据集，并用Monte-Carlo-Dropout算法获取不确定性映射。如下图所示：
然后利用不确定性映射过滤之后的伪标签对模型进行监督。同时对输入的多视图图像进行随机数据增强，增强有效监督区域对干扰的鲁棒性。如下图所示：
三、结果
为了评价本文提出的方法的性能，在DTU数据集上进行了验证。在Table 1，本文给出了UMVS与最好的(SOTA)完全监督/自监督和传统方法的性能对比。从表中可以看出，本文提出的方法比之前的自监督方法性能更好。在整体误差(overall)的指标下，当前SOTA的完全监督方法的性能约为0.351 - 0.355mm。在没有利用任何ground truth标签的前提下，本文基于CascadeMVSNet的backbone可以在overall达到0.3537，这与完全监督的SOTA相媲美。Figure 5 给出了DTU数据集上多个场景的三维重建结果的定性比较。如下图所示：
为了评价本文方法的泛化能力，给出了Tanks and Temples数据集上（intermediate/advanced）与SOTA的完全监督和无监督方法的性能比较（Table 4和Table 5）。
如下图例为Tanks&Temples的intermediate/advancedpartition部分的效果可视化。
四、应用
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