CVPRMar, 2023

MVImgNet：一种多视图图像的大规模数据集

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TL;DR提出了一个名为 MVImgNet 的大规模多视图图像数据集，它包含了从 238 个类别的 219,188 个视频中捕获的 650 万个帧。这个数据集被用于在 3D 视觉和 2D 视觉任务中进行了各种实验，包括辐射场重建、多视图立体和视角一致的图像理解。此外，MVImgNet 还产生了一个 3D 物体点云数据集 MVPNet，其中每个点云有类别标签，并且有望在 3D 物体分类方面发挥作用。
发现论文，激发创造
  • MVHumanNet: 一个大规模的多视图日常穿着人类捕捉数据集

    该研究论文介绍了一个名为 MVHumanNet 的大规模 3D 人体数据集，其中包含 4500 个人的多视角行动序列，以及 9000 个日常服装、60000 个运动序列和 6.45 亿帧的详细注释，通过该数据集的使用，进行了多个 2D 和 3D 视觉任务的实验，展示了性能的提升和有效应用的可能性。

    Dec, 2023

  • BlendedMVS：用于广义多视图立体网络的大规模数据集

    本研究介绍了 BlendedMVS，一个新颖的数据集，用于为基于学习的 Multi-View Stereo（MVS）提供足够的训练样本，从而提高训练模型的泛化能力。对于创建这个数据集，我们使用 3D 重建管道从精选的场景图像中恢复高质量的纹理网格，然后将这些网格模型渲染为彩色图像和深度地图。

    Nov, 2019

  • 多视图视觉提示融合网络：2D 预训练模型能否增强 3D 点云数据稀缺学习？

    本研究提出了一个新的多视图视觉提示融合网络 (MvNet)，通过利用现成的 2D 预训练模型实现 few-shot 3D 点云分类，实现了 3D few-shot 点云图像分类的最新性能。

    Apr, 2023

  • MegaDepth：从互联网照片中学习单视图深度预测

    本文提出了使用多视图互联网照片集合生成训练数据以解决现有数据集受限的问题，构建了一个基于此想法的大型数据集 MegaDepth，同时通过新的数据清理方法和自动生成数据的方法解决了 MVS 数据的噪声和无法重构的对象等问题。验证表明，基于 MegaDepth 训练的模型不仅适应新的场景，还适应其他各种数据集。

    Apr, 2018

  • 多视点 PointNet 用于 3D 场景理解

    本文介绍了 MVPNet 模型，该模型使用视图选择和 2D-3D 特征聚合模块将 2D 多视图图像特征汇集到 3D 点云中，并使用基于点的网络将 3D 规范空间中的特征融合以预测 3D 语义标签。该方法在 3D 语义分割任务上，优于以前的点云方法，并且训练速度比稀疏体素方法的大型网络快得多。

    Sep, 2019

  • 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

  • ImVoxelNet：用于单目 & 多视角下一般性 3D 物体检测的图像到体素的投影

    本文介绍了通过多视角 RGB 图像完成 3D 对象检测的方法，并提出了一种全新的完全卷积方法 ImVoxelNet，它在 KITTI（单视角）和 nuScenes（多视角）基准测试以及 SUN RGB-D 数据集上均取得了业内领先的效果，在 ScanNet 上创造了新的多视角 3D 对象检测基准。

    Jun, 2021

  • MVPNet：用于从单张图像重建三维物体的多视图点回归网络

    该论文提出了一种基于点云的物体表面重建方法，使用编码器 - 解码器网络通过单张图片生成多种视角下的点云，并且使用几何损失函数提高表面拟合准确性。

    Nov, 2018

  • MVSNet: 不规则多视图立体的深度推断

    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

  • MVDepthNet: 实时多视角深度估计神经网络

    本文提出 MVDepthNet，在多视图深度估计中编码多视图观察信息，并结合参考图像使用编码器 - 解码器网络生成深度图，并在单目密集映射系统中应用，实现了高效准确的深度图生成。

    Jul, 2018