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

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

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

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

本文针对少量稀疏数据下的 Multi-view stereopsis（MVS）问题，提出一种基于体积的方法 SurfaceNet+ 来解决 ' 不完整性 ' 和 ' 不准确性 ' 问题，并利用一种新颖的体量视图选择方法来选择有效视图并且丢弃无效被遮挡的视图，这一方法在精度和召回率方面具有比其他现有方法更大的性能优势。

May, 2020

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

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

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

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

该研究提出了一种有效和高效的基于金字塔多视图立体 (MVS) 网络的自适应视图聚合方法，用于精确和完整的密集点云重建。

Dec, 2019