ECCVMar, 2020

DELTAS: 通过学习三角化和稀疏点的密集化进行深度估计

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TL;DR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。
multi-view stereodepth estimationinterest point detectiontriangulationcost efficiency
发现论文，激发创造
  • 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

  • 3DVNet: 多视角深度预测和体积细化

    3DVNet 是一种结合了先前基于深度和体积的 MVS 方法优点的新型多视图立体 (multi-view stereo) 深度预测方法，使用基于体积的三维卷积神经网络来对所有深度图进行操作，并能够学习有意义的场景级先验知识，其在深度预测和 3D 重建度量上均超越了现有技术，证明该方法在新的环境下具有很好的效果和通用性。

    Dec, 2021

  • 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

  • 基于深度合成的无监督多视角立体匹配网络 DS-MVSNet

    本文提出 DS-MVSNet，一种端到端的无监督多视点结构，并通过 Adaptive Gaussian Sampling 和 Improved Adaptive Bins Sampling 等方法来提高深度假设的准确性。同时，我们利用源深度来渲染参考图像，并提出了深度一致性损失和深度平滑性损失来提供额外的指导。最后，通过在 DTU 数据集和 Tanks＆Temples 数据集上的一系列实验证明了我们的方法相对于现有方法的效率和稳健性。

    Aug, 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

  • 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

  • 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

  • 高效多视图立体通用二分查找网络

    本文提出了一种高效的多视图立体重建方法，基于深度学习和二分搜索算法，大大降低了所需内存，同时取得了领先的精度。

    Dec, 2021

  • RayMVSNet: 基于光线的 1D 隐式场学习用于精确的多视图立体匹配

    本论文提出了一种基于 RayMVSNet 的多视角深度学习，通过直接优化沿每个摄像头光线的深度值来降低了计算和存储的成本，其处理基于转换器特征进行的串行建模是传统多视角立体匹配的重要方法，并且在 DTU 和 Tanks & Temples 数据集上的评估结果表明其优于之前所有的学习方法。

    Apr, 2022