本研究提出了一种名为 MVTN 的多视图转换网络，利用可微分渲染确定最佳视点进行三维形状识别，将其集成到新颖的自适应多视图流程中，在几个基准测验中表现出 3D 分类和形状检索的最先进性能，并展示了相对于其他方法更好的遮挡鲁棒性，并探讨了 MVTN 的其他方面，如二维预训练和其用于分割，同时公开了使用多视图投影进行 3D 理解和生成的 PyTorch 库 MVTorch。

Dec, 2022

这篇论文提出了一种基于多视角变换器（MVT）的方法，将 3D 场景投影到多视角空间中，学习一种更为稳健的多模态表示形式，从而消除特定视角的依赖，并在实验中表现出比现有方法更好的性能。

Apr, 2022

本文介绍了一个新的 3D 形状识别框架：Point-View Network（PVNet），该框架整合了点云和多视角数据，并利用深度学习和嵌入式注意融合方案提高了 3D 形状的准确识别。

Aug, 2018

本文提出一种基于卷积神经网络和多视图图像的 3D 人脸重建方法，使用自监督的视角对齐损失来减少视图之间对齐误差，并使用光流法预测 3D 形状，实现更好的 3D 重建结果。

Apr, 2019

本文提出了一种名为 3D Volume Transformer（VolT）的新框架，将多视角 3D 重建转化成了序列到序列的预测问题，并使用 self-attention 来探索多个无序输入之间的视图关系。在大规模 3D 重建基准数据集 ShapeNet 上，我们的方法比其他基于 CNN 的方法使用更少的参数（减少了 70%），实现了新的多视角重建的最新精度。

Mar, 2021

本文介绍了一种称为 MVSTR 的网络，利用 Transformer 提取拥有全局上下文和三维一致性的密集特征，对于 Multi-View Stereo（MVS）可靠的匹配至关重要。该网络解决了现有基于 CNN 的 MVS 方法视野有限的问题，提出了全局上下文 Transformer 模块和 3D-geometry Transformer 模块，并在实验中获得了最佳性能。

Dec, 2021

提出了一种使用相机数据和鸟瞰图的多视角三维物体检测的网络结构，通过域适应和可视数据传输解决了当前的关键挑战。

Nov, 2023

本研究论述了通过 CNN 架构识别单个和多个渲染图像视角的 2D 视图图集能够在 3D 物体识别方面表现出更好的性能，提出并证明 CNN 架构结合多个视角信息可提供更好的识别性能，同样适用于人手绘图的物体识别。

May, 2015

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

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