本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。

Nov, 2014

通过自我监督的方法，基于体素有符号距离函数（voxel-SDF）实现了对室内场景的单目 RGB 视图下的 3D 网格重构，并且在实验中表现出与全监督模型和自监督室内深度估计模型相当的水平。

Apr, 2024

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

该研究提出了一种基于 3D 体素特征的中心点检测方法，其中包括一个有效的粗细重建模块，可从单个 2D 图像中检测和重建多个物体的 3D 位置和形状。

Nov, 2021

本研究提出了基于神经隐式表示的 Decomposed Object Reconstruction (DORec) 网络，通过转换 2D 自监督特征为两个粒度级别的蒙版来监督分解，包括指示前景区域的二进制蒙版和指示语义相似区域的 K 聚类蒙版，这两个蒙版互补并能在各种数据集上优秀地分割和重构前景目标。

Oct, 2023

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

该论文介绍了一个实时分割和重构系统，利用 RGB-D 图像生成准确而详细的物体三维模型，可以应用于增强 / 虚拟现实、室内设计、城市规划、道路辅助和安全系统等领域。通过采样连续帧以减少网络负载并确保重构质量，采用多进程 SLAM 管道实现并行三维重构，并使用了业界领先的 YOLO 框架进行实例分割，以提高性能和准确性。该系统在室内环境中建立了一个强大的实时系统，对物体分割和重构具有重要的增强效果，也可以扩展到室外场景，为实际应用开辟了众多机会。

Nov, 2023

本文提出了一种从单一 RGB 图像中检测和重构多个 3D 物体的方法，通过逐步优化检测、对齐和形状重构，选择最佳的几个候选形状，并采用轻量化的重构技术进行快速、端到端的训练。

Dec, 2020

提出一种自动高效的 3D 目标重建方法，利用先验 CAD 模型，通过本文贡献的局部隐式形状模型（LISM）的对象检测方法，可从小型或大型（125m³）物体上高精度重建。

May, 2017

该论文提出了一个自超视自学的物体分割系统，其训练过程利用了点云的超分割结果，利用图匹配算法和点云配准结合检测出 3D 假标签上的再现物体模式并生成 2D 掩码。实验证明，该方法在真实和合成的视频数据集上的表现优于现有的无监督方法。

Apr, 2023