CVPRDec, 2019

高分辨率多视角立体匹配的级联代价体

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TL;DR本文提出了一种既节省时间又节省内存的立体成像方法，该方法在几何和语境的渐进细化尺度中构建标准的特征金字塔下的代价体，随着不断增加的代价体分辨率以及深度（或差异）间隙的自适应调整，以较粗糙的方式从粗到细恢复输出。
multi-view stereodepth mapcost volumememory-efficientlearning-based method
发现论文，激发创造
  • 基于注意力感知的代价体积金字塔的多视角立体网络用于三维重建

    提出一种高效的多视角立体（MVS）网络以实现多视角图像的三维重建和深度推断，其采用策略推断出粗到细的深度图，其中引入自注意力层与相似度测量来生成新的代价体以进行深度图细化，最终实验表明该模型优于大多数 SOTA 方法。

    Nov, 2020

  • 基于代价体金字塔的多视角立体深度推理

    本文提出了一种基于成本体积的神经网络，可以从多视图图像中进行深度推断，在构建成本体积金字塔的过程中，通过从粗到细的方式代替固定分辨率的方式，使得网络结构更紧凑轻量，并允许我们推断高分辨率深度图以获得更好的重建结果。

    Dec, 2019

  • 基于相关代价体积的多视角立体反演深度回归学习

    本研究提出了一种用于减少计算负担和对大规模景观适用的轻量级花费体积平均群组相似性度量以及基于此有效的花费体积表示的级联 3D U-Net 模块，并将多视角深度推断重新转换为反深度回归任务，旨在提升深度推断的可扩展性和准确性，在 DTU 数据集和 Tanks and Temples 数据集上实现了方差的估计和最优性能的状态。

    Dec, 2019

  • CFNet: 基于级联和融合代价体积的鲁棒立体匹配

    该论文提出了一种基于级联和融合代价体的深度学习模型 CFNet，以解决大规模标注数据集的深度立体匹配模型的泛化能力问题，通过融合多个低分辨率的密集代价体以及逐步缩小视差搜索空间的方式，建立起一套定量的不确定性估计体系，实现了对跨数据集间的泛化匹配能力的优化。

    Apr, 2021

  • 高分辨率多视角立体深度推测的循环 MVSNet

    本研究提出基于递归神经网络的可扩展多视图立体（MVS）网络，通过递归因子单元（GRU）减少内存消耗，实现对高分辨率场景的高效重建。实验结果显示该方法在最近的 MVS 基准上取得了最先进的性能并在多个大规模场景上显示了伸缩性。

    Feb, 2019

  • MVSNet: 不规则多视图立体的深度推断

    本文提出了一种用于计算多视图深度图的端到端深度学习框架 (MVSNet)，首先提取深度视觉图像特征，然后利用不同 iable homography 变形构建 3D 成本体积，并使用 3D 卷积对初始深度图进行规则化和回归，最终与参考图像相结合生成最终输出，其通过引入基于方差的成本度量来适应任意 N-view 输入， 其表现优于现有同类方法并能很好地泛化于室内室外数据。

    Apr, 2018

  • OccCasNet：用于光场深度估计的遮挡感知级联代价体积

    本研究提出了一个基于层级累加代价体积和遮挡感知技术的光场深度估计方法，该方法利用相机阵列的子孔径图像对中心图像进行提取深度，同时通过引入遮挡地图来提高深度的估计准确性。实验证明了该方法比同类方法更加精确和高效。

    May, 2023

  • DELTAS: 通过学习三角化和稀疏点的密集化进行深度估计

    该研究提出了一种基于 interest point detection 和 descriptor learning 的深度估计方法，通过三个步骤，匹配、三角测量和稠密化得到 3D 点云，实现了高精度和低计算消耗的双赢，将该方法与强基线进行对比，表现优越。

    Mar, 2020

  • 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

  • Ghost-Stereo：基于 GhostNet 的立体匹配网络的代价体积增强与聚合

    基于 GhostNet 的 Ghost-Stereo 是一种新颖的端到端立体匹配网络，使用特征增强模块和轻量级聚合模块来提高成本体积质量，从而取得与最先进的实时方法相当的性能，并展现出更好的泛化能力。

    May, 2024