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

DUSt3R 是一种新颖的范式，用于进行任意图像集合的密集和无约束立体三维重建，通过将成对的重建问题作为点图的回归来实现，进而实现单眼和双眼重建的统一，提供场景的三维模型和深度信息，并能够轻松恢复像素匹配、相对和绝对相机，DUSt3R 能够简化多种几何三维视觉任务。

Dec, 2023

提出 CER-MVS (Cascaded Epipolar RAFT Multiview Stereo) 方法，使用 RAF（Recurrent All-Pairs Field Transforms）架构，引入 epipolar cost volumes，cost volume cascading，multiview fusion of cost volumes，dynamic supervision 以及 multiresolution fusion of depth maps 等五种新方法以从多个校准图像中重建 3D 模型，具有较强性能。

May, 2022

近期基于学习的多视点立体（MVS）方法中，引入了具有注意机制的基于 Transformer 模型的最新进展；然而，现有方法对 Transformer 在不同 MVS 模块上的深远影响尚未进行彻底研究，导致深度估计能力有限。本文提出了 MVSFormer++ 方法，通过充分利用注意机制固有特性增强 MVS 流程的各个组成部分，将跨视图信息融入预训练的 DINOv2 模型以促进 MVS 学习，并采用不同的注意机制对特征编码器和代价体积正则化进行处理，分别关注特征和空间聚合。此外，我们发现一些设计细节会极大地影响 Transformer 模块在 MVS 中的性能，包括归一化的三维位置编码、自适应注意力缩放和层归一化的位置。在 DTU、Tanks-and-Temples、BlendedMVS 和 ETH3D 上进行的综合实验验证了所提出方法的有效性。值得注意的是，MVSFormer++ 在具有挑战性的 DTU 和 Tanks-and-Temples 基准上实现了最先进的性能。

Jan, 2024

应用非局部特征增强和基于双线搜索的 Transformer 方法改进多视角立体视觉的特征匹配，并在学习式 MVS 基线 ET-MVSNet 中加入 Epipolar Transformer 技术，提高了重建性能。

Sep, 2023

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

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

本文提出了一种新颖的跨尺度变换器来处理不同阶段的特征表示，同时引入了自适应匹配感知变换器、双特征引导聚合和特征度量损失等方法，以提高深度估计的准确性。实验证明，这种方法在 DTU 数据集和 Tanks and Temples 基准测试中取得了最先进的结果。

Dec, 2023

本研究提出了 TransMVSNet，它是基于多视图立体视觉（MVS）中的特征匹配的探索而来的，利用 Feature Matching Transformer 实现自内、交叉注意力聚合图像内外的长程上下文信息来完成 MVS 任务，并借助 Adaptive Receptive Field 模块和 Pair-wise feature correlation 量化特征的相似性和优化任务效果。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上取得了最优的性能。

Nov, 2021