本文介绍了一种利用深度神经网络复制传统的 local depth maps calculation 和 global depth maps fusion 两步骤框架，以改善对 3D 场景重建精度和可解释性的计算机视觉任务方法。此外，作者还提出了一种称为 PosedConv 的旋转不变的 3D 卷积核，用于提高从非常不同视角获取的图像之间的匹配效率。作者在 ScanNet 数据集上进行了大量实验证明提出的方法在深度神经网络和传统计算机视觉技术中具有竞争力。

Aug, 2021

本研究提出了一种基于深度学习的方法来进行深度融合，可以更好的处理深度图像数据中的噪声和异常值，并能够完整地重建三维物体形态，并且能够填补穴洞，具有更好的性能表现。

Apr, 2017

本文提出了基于特征体积的实时密集重建方法，采用稀疏的深度特征体积来预测 TSDF 值，通过多视角图像聚合细节信息进行时序融合，实现了比以往更高分辨率和更完整细节的三维几何图形重建，其在室内和室外场景中都比现有的方法具有更好的实时重建性能。

May, 2023

本文提出了一种新颖的在线深度图融合方法，该方法使用潜在特征空间学习深度图聚合，并通过附加的翻译器网络在场景表示和输出场景表示之间分离，该方法适用于处理高噪声等异常值，实验结果表明，与现有技术相比，在处理大量噪声和异常值的挑战性场景中获得了改进。

Nov, 2020

该研究论文提出了一种基于截断有符号距离函数的 NeRF 框架的 3D 重建方法，结合 RGB-D 传感器和相机细化技术，得到高质量的空间重建结果。

Apr, 2021

通过体积渲染和专注深度融合先验进行多视角 RGBD 图像学习神经隐式表示，以准确进行 3D 重建。该方法利用截断有符号距离函数（TSDF）从所有可用的深度图像融合并感知粗糙三维结构，解决了通过体积渲染进行几何推断的不完整深度和被遮挡结构的问题。通过引入注意机制，直接将深度融合先验与学习到的占用情况作为神经隐式函数，该机制可以用于整个场景或同时定位和映射（SLAM）背景下的部分场景。在合成和真实世界的广泛基准测试中，该方法超越了最新的神经隐式方法。

Oct, 2023

通过神经网络重建，将基于截断有符号距离函数的三维重建方法从多个方面进行了推广，包括语义信息的丰富、多传感器数据融合、场景去噪与完整以及专家系统整合。

Sep, 2019

InfiniTAM 是一个新的统一框架，它可以快速灵活地进行 3D 重建，基于 KinectFusion 方法和单目 SLAM 方法，使用截断有符号距离函数来表示体积模型，提供了一系列组件来实现可扩展的 3D 重建。

Oct, 2014

本文提出了一种基于机器学习的实时深度图融合方法，使用 2D 深度路由网络和 3D 深度融合网络来预测非线性更新，处理传感器特定噪声和异常值，能更好地避免传统方法中的粗化伪影问题，在合成数据和真实数据中均取得了优于传统方法和相关方法的结果。

Jan, 2020

提出了一种端到端的三维重建方法，通过直接回归截断带符号距离函数（TSDF）从一组姿势 RGB 图像中实现。使用 2D CNN 独立地提取每个图像的特征，然后通过相机内参和外参进行反投影和累积到体素体积中。此外，通过该方法获取到了三维模型的语义分割。该方法在 Scannet 数据集上得到了评估，既在量化指标上，也在视觉效果上都超过了国际领先的基准结果。

Mar, 2020