Apr, 2016

BundleFusion: 实时全局一致性 3D 重建，采用即时表面重整

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TL;DR提出了一种新的实时端到端重建框架，通过一种高效的分层方法考虑 RGB-D 输入的完整历史，优化单帧的全局相机姿态，同时支持稳健跟踪和全局一致的建模，实现了全球最佳实践的实时建模，成为大型室内环境的综合在线扫描解决方案，实现了易于使用和高质量的结果。
发现论文，激发创造
  • 实时大规模三维重建的高效在线表面修正

    本文提出了一种用于在 RGB-D 传感器上进行大规模 3D 重建的实时表面矫正方法，该方法通过实时估计相机运动并在全局姿势图优化中进行精调来纠正可能出现的表面偏差，能够在仅使用单个 GPU 的情况下实现大型环境的实时表面纠正，相比最新技术而言，具有更高的运行时效率并且需要显著更少的内存。

    Sep, 2017

  • 在线互操作姿态优化协同大规模稠密三维重建

    本论文利用实时全局一致的重建系统和新的视觉惯性里程计方法，结合高质量的基于回归森林的定位方法，实现了第一款允许多用户合作使用普通硬件在半小时内重建整个建筑的系统。

    Jan, 2018

  • 大规模光度捆绑调整

    本文提出一个通过联合光度优化密集几何和摄像机参数，用于 3D 重建的框架，使其比特征点 bundle 调整更具指标重建精度，该框架可以应用于大规模的数据集，并且在面对不同的光照和相机内参时有更好的表现。

    Aug, 2020

  • 3DFusion，基于实例分割流数据的实时 3D 物体重建流水线

    该论文介绍了一个实时分割和重构系统，利用 RGB-D 图像生成准确而详细的物体三维模型，可以应用于增强 / 虚拟现实、室内设计、城市规划、道路辅助和安全系统等领域。通过采样连续帧以减少网络负载并确保重构质量，采用多进程 SLAM 管道实现并行三维重构，并使用了业界领先的 YOLO 框架进行实例分割，以提高性能和准确性。该系统在室内环境中建立了一个强大的实时系统，对物体分割和重构具有重要的增强效果，也可以扩展到室外场景，为实际应用开辟了众多机会。

    Nov, 2023

  • 大规模实时视觉惯性定位重访

    本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

    Jun, 2019

  • 大规模动态户外场景的实时重建

    该研究提出了一种实时重建大规模戶外动态环境的端到端系统，可以在维持追踪动态物体姿态信息和保证实时运行的情况下，提供具有高质量的密集 3D 重建效果。

    Mar, 2019

  • SCFusion：基于语义完整性的实时增量场景重建

    通过实时深度数据重建场景的完整三维模型存在遮挡缺失的问题。我们提出了一个基于深度图输入序列、支持实时增量和语义场景完成的框架，其中利用一种新颖的神经架构以及基于体素状态的方式来识别精确、高效的语义完成，并将其与全局三维模型相融合，从而最终达到精准高效的三维语义场景完整。

    Oct, 2020

  • GO-SLAM：一致性 3D 即时重建的全局优化

    GO-SLAM 是一种基于深度学习的稠密视觉 SLAM 框架，通过全局优化姿态和三维重建实时改进相机跟踪和重构方面的错误累积问题，并通过有效的闭环检测和在线全捆绑调整支持鲁棒的姿态估计和实时三维重建，同时在运行中实时更新隐式和连续的表面表示以确保全局一致性的三维重建，各种合成和真实世界数据集的结果表明，GO-SLAM 在跟踪鲁棒性和重建精度方面优于现有方法，并且具有多样性，可配合单目、立体和 RGB-D 输入工作。

    Sep, 2023

  • 秒级稳健的 3D 自画像

    本文提出了一种使用单个 RGBD 相机实现鲁棒的三维自画像的方法，并且通过提出的 PIFusion 和轻量级捆绑调整算法，可以在几秒钟内生成详细的 3D 自画像。

    Apr, 2020

  • ArticulatedFusion: 使用单个深度相机实时重建运动、几何和分割

    本文提出了一种实时动态场景重构方法，能够在给定单个 RGB-D 相机的实时深度流情况下同时再现运动、几何和分割。我们的方法通过融合几何逐帧进行处理，并使用分割增强的节点图结构来驱动几何变形。我们提出了一种二级节点运动优化方法，并通过利用关节运动先验知识来大大减少节点运动的优化空间和物理合理的变形范围。与之前基于融合的动态场景重构方法相比，我们的实验表明，我们的方法对于切向运动和遮挡的运动都具有鲁棒性和改进的重建结果。

    Jul, 2018