CVPRNov, 2019

BlendedMVS：用于广义多视图立体网络的大规模数据集

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TL;DR本研究介绍了 BlendedMVS，一个新颖的数据集，用于为基于学习的 Multi-View Stereo（MVS）提供足够的训练样本，从而提高训练模型的泛化能力。对于创建这个数据集，我们使用 3D 重建管道从精选的场景图像中恢复高质量的纹理网格，然后将这些网格模型渲染为彩色图像和深度地图。
deep learningmulti-view stereomvsdataset3d reconstruction
发现论文，激发创造
  • DeepMVS: 学习多视角立体视觉

    DeepMVS 是一种用于多视图立体重建的深度卷积神经网络 (ConvNet)，它可以对任意数量的姿态图像进行处理以预测高质量的视差图，其有效的信息聚合方法和采用 VGG-19 网络的多层特征激活实现了优异的效果。

    Apr, 2018

  • MVS^2: 多视图对称深度无监督多视图立体成像

    本文介绍了一种基于无监督学习的多视图深度图像学习方法，可以从多个视角的输入图像中学习深度和遮挡图像，并在训练和测试阶段都强制实施多视图深度一致性，进而为实际场景下处理遮挡提供更好的鲁棒性。

    Aug, 2019

  • 半监督深度多视图立体

    本文提出了一种基于半监督学习的多视角立体视觉 (SE-MVS) 框架，其中一些 MVS 数据仅带有稠密深度地面实况。通过一致性正则化和样式一致性损失来提高深度估计的精度和完整性，实验结果表明该方法优于全监督和无监督方法。

    Jul, 2022

  • M^3VSNet: 无监督多指标多视角立体网络

    本文提出了一种名为 M^3VSNet 的新型无监督多指标 MVS 网络，用于稠密点云重建，该网络通过结合像素和特征损失函数来学习来自不同视角的匹配对应的内在约束，并将深度图从相机空间转化为点云，并改善了深度图的精准性和连续性，该方法在 DTU 数据集上表现出了与以往有监督方法可比较的性能，并在坦克和寺庙基准测试中证明了其强大的泛化能力。

    Apr, 2020

  • M^3VSNet: 无监督多度量多视角立体网络

    提出了一种采用多指标无监督方法的多视点立体匹配网络，名为 M^3VSNet，用于稠密点云重建，结合像素级和特征级两种损失函数学习从不同角度的匹配对应的内在约束，并将法向深度一致性融入到三维点云格式中，从而提高深度估计图的准确性、连续性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在 DTU 数据集上达到了有监督方法的水平，并在 Tanks and Temples 基准上获得了有效的改进和强大的泛化能力。

    Apr, 2020

  • MVImgNet：一种多视图图像的大规模数据集

    提出了一个名为 MVImgNet 的大规模多视图图像数据集，它包含了从 238 个类别的 219,188 个视频中捕获的 650 万个帧。这个数据集被用于在 3D 视觉和 2D 视觉任务中进行了各种实验，包括辐射场重建、多视图立体和视角一致的图像理解。此外，MVImgNet 还产生了一个 3D 物体点云数据集 MVPNet，其中每个点云有类别标签，并且有望在 3D 物体分类方面发挥作用。

    Mar, 2023

  • 基于点的多视角立体网络

    Point-MVSNet 是用 point clouds 直接处理目标场景的深度学习网络，通过将 3D 几何先验和 2D 纹理信息融入特征增强的 point cloud 中，实现了在 multi-view stereo 中更高的精度、更高的计算效率和更大的灵活性。

    Aug, 2019

  • RobustMVS: 单域通用深度多视角立体视觉

    本研究针对多视点立体重建（Multi-view Stereo，MVS）领域中的领域泛化问题，提出了一种名为 RobustMVS 的新型框架，并引入 DepthClustering-guided Whitening（DCW）损失以维持不同视角之间的特征一致性，实验结果表明我们的方法在领域泛化基准测试中取得了优越性能。

    May, 2024

  • NeuralMVS: 多视图立体与新视角合成的桥梁

    本文提出了一种新型网络，利用少量稀疏图像输入，能够恢复三维场景几何信息和高分辨率彩色图像，并通过粗略到精细的球形追踪技术可以大幅提高速度，方法在多个数据集中都取得了可比较的精度。

    Aug, 2021

  • GC-MVSNet：多视角，多尺度，几何一致的多视图立体视觉

    本文介绍了一种新的方法，通过在学习过程中明确地鼓励多个源视图的参考视图深度图的几何一致性，加速学习过程，达到了 DTU 和 BlendedMVS 数据集的最新技术水平，并在 Tanks and Temples 基准上获得了有竞争力的结果。据我们所知，GC-MVSNet 是对多视图、多尺度几何一致性进行学习的第一次尝试。

    Oct, 2023