介绍了一种用于单个广角立体图像对的新视角合成的方法，包括 3D 场景重构和外观变化的先验模型，提出了一种多视角变换编码器、图像上的极线采样方案和轻量级交叉注意力渲染器，通过大规模实际数据集的训练，证明了模型学习到了强大的多视角几何先验，大大缩短了渲染时间，并在两个实际数据集上得到了显著的优越性能。

Apr, 2023

本论文主要探讨基于学习的单个或有限 2D 图像的新视角合成，提出了一个端到端可训练的条件变分框架，通过空间相关模块从外观描述图像中提取全局的 3D 表示形状、纹理和以观察者为中心的坐标系原点等，实现无需显式 3D 重建即可隐含 3D 理解。

Jul, 2020

本文介绍一种视觉伺服方法，用于对象抓取和更一般地，将末端执行器与对象对齐的问题。首先，我们扩展了 Espiau 等人提出的方法 [1]，适用于没有安装在被控制机器人上的相机，并强调实时估计图像雅可比的重要性。其次，我们展示了如何使用非校准的立体摄像头设置，在三维射影空间中表示抓取或更一般地表示两个物体之间的对齐。这种三维射影表示是视角无关的，可以轻松映射到图像设定点，不需要任何关于相机参数的知识。第三，我们对视觉伺服算法的性能和这种方法能够获得的抓握精度进行了分析。

Nov, 2023

该论文提出了一种利用几何结构作为自我监督信号的无监督深度视觉里程计学习范例，并表明这种方法与监督学习方法在性能上的竞争力相当。

Apr, 2018

本文提出了一个自监督学习的方法，通过深度引导的调整过程，利用变换自编码器的网络结构，在只有 2D 图像和相关视角变换的情况下精确合成高质量的 3D 对象或场景的新视角，并实现了细粒度和精密的六自由度视角控制。通过在合成和真实场景以及精细和固定视角设置下的彻底评估，证明了该方法的广泛适用性。

Jan, 2019

自监督表征学习在提取图像特征方面取得了近期的进展，但在面对对称性和重复部分等具有挑战性的图像特征时仍存在限制。为了解决这些限制，本文提出一种新的语义对应估计方法，将有区分度的自监督特征与三维理解相结合，通过弱几何球面先验进行补充。与更复杂的三维流程相比，我们的模型仅需要弱视点信息，我们球面表示的简单性使我们能够在训练过程中注入信息丰富的几何先验。我们提出了一个更好地考虑重复部分和对称性误差的新评估指标。我们在具有挑战性的 SPair-71k 数据集上呈现结果，表明我们的方法能够在许多物体类别上区分对称视图和重复部分，并且还证明我们能够推广到 AwA 数据集上的未见类别。

Dec, 2023

从二维图像中学习关于三维世界的知识是计算机视觉中的一个基本问题，本文提出了一种学习三维表示的算法，满足几何一致性约束，并在三个姿态预测任务中取得了 SOTA 结果。

Jul, 2023

该研究使用深度递归控制器训练机器人完成视觉伺服技能并解决了在遇到视觉扭曲时的模糊性问题。研究者使用模拟数据和强化学习目标进行了训练，证明了该模型可在真实的机器人手臂上操作。

Dec, 2017

介绍了一种基于自监督学习的方法，使用透视空间变换器来实现高效的无监督视角学习，从而实现在三维世界中理解物体的探索。

Dec, 2022

基于空间和时间增强的等变学习框架，通过鼓励平移、缩放、翻转、旋转和场景流的等变性，提高了三维物体检测的性能。

Apr, 2024