InfiniTAM 是一个新的统一框架，它可以快速灵活地进行 3D 重建，基于 KinectFusion 方法和单目 SLAM 方法，使用截断有符号距离函数来表示体积模型，提供了一系列组件来实现可扩展的 3D 重建。

Oct, 2014

本研究提出了一种在线物体级别 SLAM 系统，该系统通过使用 Mask-RCNN 实例分割将复杂的室内场景中的物体进行重建，没有进行内部变形，并将每个物体的信息存储在可优化的 6DoF 姿态图中，以实现高度内存效率和较高的在线性能。

Aug, 2018

本文介绍了名为 NeuralRecon 的新型框架，可实时从单目视频中重建 3D 场景。该系统采用基于学习的 TSDF 融合模块，通过神经网络直接逐个重建局部表面，从而捕捉局部平滑性先验和全局形状先验，实现高精度，连贯和实时的表面重建。实验结果表明，该系统在准确性和速度方面均优于现有的方法。这是首个能够在实时情况下重建连贯稠密 3D 几何模型的基于学习的系统。

Apr, 2021

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

我们介绍了一种在线的二维到三维语义实例映射算法，旨在生成适用于非结构化环境中的自主代理的全面、准确且高效的语义三维地图。该方法基于最近算法中使用的 Voxel-TSDF 表示，引入了在映射过程中集成语义预测置信度的新方法，产生了语义和实例一致的三维区域。通过基于图优化的语义标记和实例细化，进一步提高了准确性。该方法在公共大规模数据集上的准确性优于现有技术，改进了一些广泛使用的度量标准。我们还指出了最近研究评估中的一个问题：使用真实轨迹作为输入而不是 SLAM 估计的轨迹，这对准确性产生了重大影响，导致了报告结果与实际在实际数据上的性能之间存在很大差距。

Sep, 2023

提出了一种名为 VisFusion 的可见性感知在线 3D 场景重建方法，通过对单目视频进行姿态估计来恢复场景的体量特征，并提出了细节保留的局部稀疏化方法和分层预测 TSDF 的方法，实验结果表明我们的方法能够获得卓越的性能。

Apr, 2023

本研究提出了一种新的体积多分辨率建模方法，可以有效地处理大型动态环境中的机器人和其他代理之间的交互，并保持其语义一致性和准确性。

Sep, 2021

本文提出了基于特征体积的实时密集重建方法，采用稀疏的深度特征体积来预测 TSDF 值，通过多视角图像聚合细节信息进行时序融合，实现了比以往更高分辨率和更完整细节的三维几何图形重建，其在室内和室外场景中都比现有的方法具有更好的实时重建性能。

May, 2023

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

用单个未对齐的单目 RGB-D 相机，通过使用 3D 高斯模型表示场景，我们首次展示了实现稠密的同时定位和映射 (SLAM)。我们的方法 SplaTAM 解决了基于辐射场的先前表示的限制，包括快速渲染和优化、确定区域是否已被映射和通过添加更多高斯模型进行结构化地图扩展。大量实验证明 SplaTAM 在相机定位、地图构建和新视图合成方面的性能达到了现有方法的 2 倍，并表现出优于现有方法的优越性，同时实现了高分辨率稠密 3D 地图的实时渲染。

Dec, 2023