本文介绍了一种利用深度神经网络复制传统的 local depth maps calculation 和 global depth maps fusion 两步骤框架，以改善对 3D 场景重建精度和可解释性的计算机视觉任务方法。此外，作者还提出了一种称为 PosedConv 的旋转不变的 3D 卷积核，用于提高从非常不同视角获取的图像之间的匹配效率。作者在 ScanNet 数据集上进行了大量实验证明提出的方法在深度神经网络和传统计算机视觉技术中具有竞争力。

Aug, 2021

本文提出了一种新颖的在线深度图融合方法，该方法使用潜在特征空间学习深度图聚合，并通过附加的翻译器网络在场景表示和输出场景表示之间分离，该方法适用于处理高噪声等异常值，实验结果表明，与现有技术相比，在处理大量噪声和异常值的挑战性场景中获得了改进。

Nov, 2020

本文提出了一种基于机器学习的实时深度图融合方法，使用 2D 深度路由网络和 3D 深度融合网络来预测非线性更新，处理传感器特定噪声和异常值，能更好地避免传统方法中的粗化伪影问题，在合成数据和真实数据中均取得了优于传统方法和相关方法的结果。

Jan, 2020

通过神经网络重建，将基于截断有符号距离函数的三维重建方法从多个方面进行了推广，包括语义信息的丰富、多传感器数据融合、场景去噪与完整以及专家系统整合。

Sep, 2019

3DVNet 是一种结合了先前基于深度和体积的 MVS 方法优点的新型多视图立体 (multi-view stereo) 深度预测方法，使用基于体积的三维卷积神经网络来对所有深度图进行操作，并能够学习有意义的场景级先验知识，其在深度预测和 3D 重建度量上均超越了现有技术，证明该方法在新的环境下具有很好的效果和通用性。

Dec, 2021

本篇论文提出了一种基于神经隐式表达和神经渲染的双层神经体积融合方法，用于增量式地将新的深度图像融合到全局神经隐式表示中，以实现密集的 3D 重建，评估表明此方法在多个数据集上均得到了显著的改进。

Apr, 2022

通过多视角深度估计方法实现了精确简易的三维重建，在 ScanNet 和 7-Scenes 等数据集上的效果已经超过目前最先进的深度估计算法。

Aug, 2022

提出了一种端到端的三维重建方法，通过直接回归截断带符号距离函数（TSDF）从一组姿势 RGB 图像中实现。使用 2D CNN 独立地提取每个图像的特征，然后通过相机内参和外参进行反投影和累积到体素体积中。此外，通过该方法获取到了三维模型的语义分割。该方法在 Scannet 数据集上得到了评估，既在量化指标上，也在视觉效果上都超过了国际领先的基准结果。

Mar, 2020

通过体积渲染和专注深度融合先验进行多视角 RGBD 图像学习神经隐式表示，以准确进行 3D 重建。该方法利用截断有符号距离函数（TSDF）从所有可用的深度图像融合并感知粗糙三维结构，解决了通过体积渲染进行几何推断的不完整深度和被遮挡结构的问题。通过引入注意机制，直接将深度融合先验与学习到的占用情况作为神经隐式函数，该机制可以用于整个场景或同时定位和映射（SLAM）背景下的部分场景。在合成和真实世界的广泛基准测试中，该方法超越了最新的神经隐式方法。

Oct, 2023

本研究提出将单视角深度先验与传统三维重建系统融合，通过预测概率分布并使用代价函数最小化来提取深度图，并证明了该方法在整个系统性能方面的优越性。

Jul, 2022