本文提出了一种使用深度学习技术进行 3D 面部重建的新方法，其中使用了混合损失函数进行弱监督学习，同时利用多个图像进行面部重建，实现了快速、准确、鲁棒的重建效果，对不同数据集进行了综合实验，并与 15 种现有方法进行了比较，证明了其性能处于领先地位。

Mar, 2019

论文提出了一种统一框架，用于解决单幅图像特定类别的 3D 重建和新 3D 形状生成的问题。该方法支持弱监督学习，只需要单个实例的 2D 图像，使用网格作为输出表示，并利用光照信息提高了性能。实验结果表明，该方法在定量度量上与最新的基于体素方法相当或优于，而且结果更加美观，并且在弱监督学习方面表现良好。

Jul, 2018

通过两阶段训练过程、解耦视角相关与视角无关颜色、借助两个新的一致性约束来提高详细重建性能，同时引入关键的掩码方案以自适应地影响监督约束的选择，从而改善自我监督范式下的性能，在合成和真实世界数据集上的实验证明了降低先验估计错误干扰和实现高质量场景重建的能力，并保留了丰富的几何细节。

Sep, 2023

对于弱监督的三维物体检测任务，本文提出了一种框架来研究如何在无需任何三维标签的情况下利用二维和三维领域之间的约束，通过三种视角的视觉数据建立二维和三维领域之间的关联。实验证明，在无需使用任何三维标签的情况下，该方法在 KITTI 数据集上取得了与最先进方法相媲美的性能。

Dec, 2023

提出了一种新的基于图像的神经隐式场方法，该方法利用基于 GAN 生成的多视图图像的 2D 监督，并通过不确定性模块来提高重构性能，从而实现了泛化物体的单视角 3D 重构。

Jul, 2022

本文提出了一种基于对抗训练的框架来解决单视角 3D 形状重建中存在的挑战，该框架通过降低自然和合成图像之间的差异、迫使重建在逼真的物体形状流形上以及实施其他约束来改进性能。实验结果表明，该方法优于基线模型，且采用简化模型即可达到与最先进方法相当的结果。

Dec, 2018

本文提出了一种新的神经重建方法，使用可访问的 2D 图像作为监督来进行 3D 场景重建，其中通过引入二进制带注符号距离函数、色彩场和概率场等方法实现了场景的重建，并引入了几何和平面约束以实现对场景复杂几何区域和低纹理区域的重建。

Jun, 2023

本文介绍了一种使用生成式对抗网络（GAN）生成的多视角图像数据集重建高质量纹理三维模型的方法，其具有可忽略的注释成本，并通过多阶段学习和在线伪标签生成的新颖对抗学习流水线实现了精细的细节并显著改善了之前的方法。

May, 2023

本文提出了一种基于弱监督学习的单目 3D 物体检测方法，该方法只使用图像上标记的 2D 标签进行模型训练，并探索了投影、多视图和方向这三种不同类型的一致性约束以及设计了一种新的 2D 方向标记方法用于准确的旋转方向预测。实验证明，该方法在一些完全监督方法上具有可比较的性能，并且当用作预训练方法时，仅使用 1 / 3 3D 标签就可以显着优于对应的完全监督基线。

Mar, 2023

提出了一种基于虚拟场景的弱监督方法用于 3D 物体检测，利用合成的 3D 形状将弱标签转换成更强的虚拟场景，并再次利用虚拟标签去改善真实标签和更好地训练检测器，同时提出了更具挑战性的室内 3D 物体检测基准测试。

Mar, 2022