May, 2022

级联极线 RAFT 的多视角立体匹配

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • MVSTER：高效的多视角立体匹配的基于极线变换机制的转换器

    本文介绍一种名为 MVSTER 的新型多视角立体重建方法，该方法利用提出的极线 Transformer 以高效地学习 2D 和 3D 信息，采用级联结构以构建更精细的深度估计，通过熵正则化的最优传输算法来提高重建性能并显著减少运行时间。

    Apr, 2022

  • 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

  • RAFT-Stereo：用于立体匹配的多层循环场变换

    我们介绍了一种新的基于光流网络 RAFT 的校正立体的深度架构 RAFT-Stereo。我们引入了多级卷积 GRU，更有效地传播图像间的信息。RAFT-Stereo 的修改版本可进行准确的实时推断，其在 Middlebury 榜单上排名第一，在 1px 误差方面比第二好的方法高出 29％，并且在 ETH3D 两视图立体基准测试的所有已发布工作中表现最佳。代码可以在此 https URL 找到。

    Sep, 2021

  • 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

  • 高分辨率多视角立体匹配的级联代价体

    本文提出了一种既节省时间又节省内存的立体成像方法，该方法在几何和语境的渐进细化尺度中构建标准的特征金字塔下的代价体，随着不断增加的代价体分辨率以及深度（或差异）间隙的自适应调整，以较粗糙的方式从粗到细恢复输出。

    Dec, 2019

  • 多视角立体表示重新审视：区域感知的 MVSNet

    本研究使用深度学习等技术，提出了一个基于点到表面距离的补丁感知（patch-awared）多视角立体重建（multi-view stereo）方法，能够更好地重建纹理缺失区域和表面边界，并且经过实验证明，在 DTU 和 Tanks & Temples 数据集上达到了最佳重建效果。

    Apr, 2023

  • NeuralMVS: 多视图立体与新视角合成的桥梁

    本文提出了一种新型网络，利用少量稀疏图像输入，能够恢复三维场景几何信息和高分辨率彩色图像，并通过粗略到精细的球形追踪技术可以大幅提高速度，方法在多个数据集中都取得了可比较的精度。

    Aug, 2021

  • 高分辨率多视角立体深度推测的循环 MVSNet

    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

  • MVSBoost：一种高效的基于点云的 3D 重建

    通过结合多视角全景图像、鲁棒的相机位姿估计、先进的图像处理以及点云密度化、网格重建和纹理生成等技术，本论文提出了一个增强型的多视角立体重建框架，显著提高了传统方法的准确性和精度，在处理遮挡和视角变化的复杂场景重建方面表现出了优异的计算效率和鲁棒性，对于实时处理和可扩展性要求高的情况，可以与当前最先进的神经隐式场方法相竞争甚至超越。

    Jun, 2024

  • 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