CVPRJun, 2022

PlanarRecon：基于单目视频的实时 3D 平面检测与重建

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TL;DRPlanarRecon 是一种基于神经网络的新框架，通过在视频中逐渐检测 3D 平面，实现了对场景的全局连贯检测与重构，并在 ScanNet 数据集上取得了最新的最优性能。
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发现论文，激发创造
  • NeuralRecon：单目视频实时一致性三维重建

    本文介绍了名为 NeuralRecon 的新型框架，可实时从单目视频中重建 3D 场景。该系统采用基于学习的 TSDF 融合模块，通过神经网络直接逐个重建局部表面，从而捕捉局部平滑性先验和全局形状先验，实现高精度，连贯和实时的表面重建。实验结果表明，该系统在准确性和速度方面均优于现有的方法。这是首个能够在实时情况下重建连贯稠密 3D 几何模型的基于学习的系统。

    Apr, 2021

  • 多任务计划形状重建与特征扭曲引导

    基于改进的实例分割架构的实时平面重建模型 SoloPlanes，同时预测每个平面实例的语义、平面参数和分段平面实例掩码，通过提供特征空间中的多视角指导，在单张图像推理时同时预测语义，并以 43 帧每秒的实时预测效果。

    Nov, 2023

  • 从单张图像进行 3D 平面检测和重建的 PlaneRCNN

    本论文提出一种称为 PlaneRCNN 的深度神经结构，可以从单个 RGB 图像检测和重构分段平面曲面，并且在基准测试中表现明显优于现有最先进的方法，具有重要的机器人学、增强现实和虚拟现实应用价值。

    Dec, 2018

  • PlaneFormers：从稀疏视图到三维重建

    本文提出了一种用于从有限重叠的图像重建场景平面表面的方法，并介绍了一种新的基于 transformer 的简化方法，PlaneFormer，它是通过对 3D 感知平面记号应用变换器来进行 3D 推理。实验表明，本文的方法比之前的方法更加有效。

    Aug, 2022

  • 利用平面先验进行即时去噪、稳定和完善三维重建

    本文提出一种通过使用有符号距离场获取和使用平面表面信息的新算法，有效地解决了在线重建中嘈杂不完整的问题，并使用平面拟合实现了意义上的语义分割。

    Sep, 2016

  • 多视图立体成像中的 3D 平面重建

    本文提出了一种名为 PlaneMVS 的新型框架，用于从具有已知相机姿态的多个输入视图中重建 3D 平面。采用多视角几何的 MVS 流水线将平面重建解耦，采用倾斜平面假设来取代传统深度假设并最终学习像素级平面参数及其平面深度图。通过大量室内数据集的实验表明，PlaneMVS 在平面检测和 3D 几何度量上显著优于最先进的单视角平面重建方法。

    Mar, 2022

  • AirPlanes: 通过 3D 一致嵌入实现准确的飞机估计

    本文提出一种新方法，通过预测多视角一致的平面嵌入来辅助几何方法，将点进行聚类成平面，从而解决了在场景中估计平面表面的问题，并在 ScanNetV2 数据集上表明，该方法优于现有方法和强基线的平面估计任务。

    Jun, 2024

  • 稀疏视图下平面表面重建

    本文提出一种在未知相机姿态下采用多视图重建室内场景中平面表面的方法，并且通过实验表明该方法在来自 Matterport3D 挑战性场景的稀疏视图的重建方面能够推进现有技术的发展。

    Mar, 2021

  • 室内全景平面三维重建：分治算法

    本文提出了一种基于水平面和垂直面的 360 度室内全景图像近似场景的方法，并使用具有地面真实数据的数据集进行了测试，结果表明本文的方法在室内全景图像处理中具有更好的性能。

    Jun, 2021

  • 通过三平面融合进行一致的三维肖像视频重建

    通过使用融合个性化 3D 模型与帧间信息的新方法，我们能够实现从单个摄像头实时流式传输带有用户各帧外观真实重建的 3D 肖像视频，从而使远程存在变得普及化。

    May, 2024