Apr, 2023

三维密集重建：算法和数据集综述

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TL;DR介绍了基于几何和光学模型的经典 3D 稠密重建方法，以及基于深度学习的方法。并介绍了深度学习的数据集以及在这些数据集上表现的优缺点。
3d dense reconstructiongeometric and optical modelsdeep learningdatasetsperformance
发现论文，激发创造
  • 基于图像的三维物体重建：深度学习时代的现状和趋势

    本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。

    Jun, 2019

  • 基于三维点云数据的三维对象和场景的分类、识别、分割和重构：综述

    本文综述了现有的三维点云分析技术及其算法、应用场景和目标，介绍了使用的数据集和评估指标，并比较了现有解决方案的性能，最后分析了当前技术面临的挑战和吸引人们注意的未来趋势。

    Jun, 2023

  • 学习合成数据进行 3D 人脸重建

    本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

    Sep, 2016

  • 稠密三维物体重建的高效点云生成学习

    本文提出了一种新的 3D 生成建模框架，使用 2D 卷积运算从多个视角预测 3D 结构，并联合应用几何推理和 2D 投影优化来高效地生成以密集点云形式呈现的物体形状，并引入伪渲染器来合成优化的新深度图，在单张图像 3D 对象重建任务中表现了优越的形状相似性和预测密度。

    Jun, 2017

  • VR3Dense: 用于三维物体检测和单目密集深度重建的体素表示学习

    介绍了一种联合训练 3D 目标检测和单目稠密深度重建神经网络的方法，通过 LiDAR 点云和单个 RGB 图像生成物体姿态预测和密集重建深度，其中 LiDAR 点云被转换为一组体素并使用 3D 卷积层提取特征，通过另一个 2D 卷积神经网络提取相应的 RGB 图像特征，并使用这些组合特征来预测密集深度图。

    Apr, 2021

  • 深度学习技术在三维感知数据分类中的综述

    本文综述了当前处理非结构化欧几里得数据的深度学习架构，并提供了自动理解和分类三维感测数据的算法需求和未来研究价值的文献支持。

    Jul, 2019

  • 野外环境中基于 2D 人脸图像的密集 3D 重建评估

    本文报道了一个 3D 脸部重建算法的比赛和相应的竞赛数据集，该数据集包含 2000 幅 2D 面部图像和 135 个主体的 3D 地面真实面部扫描图像，为 3D 重建算法的准确性评估提供了基础。

    Mar, 2018

  • 关于不同 3D 数据表示的深度学习进展调查

    该论文全面介绍了不同的三维数据表示法之间的差异，以及如何在这些不同表示法上应用深度学习方法，同时分析了相应需要克服的挑战。

    Aug, 2018

  • 深度几何学习调查：来自表征角度

    本文从不同的表示角度综述了深度学习在三维几何中的最新发展，并总结了不同表示方法在不同应用中的优缺点，同时提出了进一步的研究方向。

    Feb, 2020

  • Image2Mesh: 单张图像三维重建的学习框架

    本文提出了一种使用基于网格的表示来捕捉三维重构任务中的细粒度几何信息的学习框架，它使用自由形变和稀疏线性组合的紧凑网格表示来重建三维物体，相比之前的工作，我们不依赖于轮廓和标记来进行三维重建，并在合成和真实数据集上进行了很有前途的实验结果验证。

    Nov, 2017