本研究旨在探讨利用生成对抗网络进行三维场景填充的潜力与效率，并通过几个数据集的实验验证了这种模型优于传统三维卷积神经网络在一定程度具有对齐的数据集内。

May, 2019

本文针对通过单视图深度图来获取场景的完整三维体素表示和语义标签的语义场景完成任务，提出了一种端到端三维卷积神经网络 SSCNet，该网络能够同时输出所有摄像机视图锥体中体素的占用和语义标签。SSCNet 使用基于扩张的三维上下文模块来高效地扩展感受野并进行三维上下文学习。实验结果表明，该联合模型比各自解决每个任务的方法表现更好，并且在语义场景完成任务上优于替代方法。

Nov, 2016

提出了一种基于单个编码器和三个独立生成器的新型模型，用于从单个深度图像中进行三维语义完形填空，旨在实现对原始场景和完整场景的不同几何和语义表示的重构，在模型内引入连接它们之间的路径，在相应的网络层级上连接特征，以实现信息传输，并构建了一个新的训练数据集，包括遮挡和真实噪声，在标准基准上演示了我们的方法对语义三维场景和三维物体完成的好处。

Sep, 2019

本文提出一种两流方法，结合深度信息和从 RGB 图像推断出的语义信息，利用 3D CNN 推断出完整的 3D 语义张量进行场景补全，该方法远优于目前的最新技术。

Apr, 2018

通过结合深度卷积神经网络体系结构和自编码器，从深度图中隐含学习 3D 几何特征，大大提高了新方法的重建准确度，并使其适用于实时应用。

Aug, 2018

本文提出了一种半监督对抗学习框架来解决当仅有有限数量的训练图像 - 深度对时，单目深度估计的问题，并在 NYUD v2 数据集上改进了大部分最先进的模型。

Aug, 2019

本文提出一种新的三支架构解决深度补全问题，其中包括颜色导向的、语义导向的和深度导向的分支；同时使用基于多模态注意力融合的方法来融合三支架构，从 RGB 图像、稀疏深度图和语义图中预测出密集深度图。经过广泛的实验证明，在 KITTI 深度补全基准测试中取得了最先进的性能。

Apr, 2022

该研究提出了一种基于变分自编码器的语义表示方法，实现了对三维语义地图的实时增量建立与空间一致的语义标签融合，可以用于单目关键帧语义映射系统，并能够实现对位姿、几何和语义的联合优化。

Mar, 2019

本文介绍一种新策略，通过边缘检测和翻转截断有符号距离来在 3D 空间中编码颜色信息，同时提出了 EdgeNet，一种能够处理深度和边缘信息的新型端到端神经网络结构，实验结果表明该方法相比现有技术在真实数据上提高了 6.9 % 的性能表现。

Aug, 2019

本文提出了一种新颖的 3D-RecGAN 方法，使用生成对抗网络从单个任意深度视角重建给定对象的完整三维结构，在高维体素空间中通过结合自动编码器和条件生成对抗网络框架的生成能力恢复物体的准确和细粒度的三维结构。广泛的实验表明，该方法在单视角 3D 物体重建方面明显优于现有技术，且能够重建未被见过的物体类型。

Aug, 2017