Oct, 2023

GC-MVSNet：多视角，多尺度，几何一致的多视图立体视觉

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TL;DR本文介绍了一种新的方法，通过在学习过程中明确地鼓励多个源视图的参考视图深度图的几何一致性，加速学习过程，达到了 DTU 和 BlendedMVS 数据集的最新技术水平，并在 Tanks and Temples 基准上获得了有竞争力的结果。据我们所知，GC-MVSNet 是对多视图、多尺度几何一致性进行学习的第一次尝试。
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发现论文，激发创造
  • 通过强健的光度一致性学习无监督的多视图立体成像

    提出了一种基于学习的多视点立体感知方法，可以在宽基线 MVS 环境下学习深度预测并通过稳健的损失函数处理遮挡和光照等问题。该方法不需要使用三维监督数据进行训练，并且可以通过无监督的微调实现对新数据集的适应。

    May, 2019

  • GoMVS：多视角立体匹配的几何一致成本聚合

    提出了一种名为 GoMVS 的方法，通过几何一致的传播和聚合，以更好地利用相邻几何结构，从而使成本聚合更加准确和有效。在 DTU、Tanks & Temple 和 ETH3D 数据集上取得了最新的最高性能，特别是在 Tanks & Temple Advanced 基准测试上排名第一。

    Apr, 2024

  • 半监督深度多视图立体

    本文提出了一种基于半监督学习的多视角立体视觉 (SE-MVS) 框架，其中一些 MVS 数据仅带有稠密深度地面实况。通过一致性正则化和样式一致性损失来提高深度估计的精度和完整性，实验结果表明该方法优于全监督和无监督方法。

    Jul, 2022

  • MVS^2: 多视图对称深度无监督多视图立体成像

    本文介绍了一种基于无监督学习的多视图深度图像学习方法，可以从多个视角的输入图像中学习深度和遮挡图像，并在训练和测试阶段都强制实施多视图深度一致性，进而为实际场景下处理遮挡提供更好的鲁棒性。

    Aug, 2019

  • M^3VSNet: 无监督多指标多视角立体网络

    本文提出了一种名为 M^3VSNet 的新型无监督多指标 MVS 网络，用于稠密点云重建，该网络通过结合像素和特征损失函数来学习来自不同视角的匹配对应的内在约束，并将深度图从相机空间转化为点云，并改善了深度图的精准性和连续性，该方法在 DTU 数据集上表现出了与以往有监督方法可比较的性能，并在坦克和寺庙基准测试中证明了其强大的泛化能力。

    Apr, 2020

  • M^3VSNet: 无监督多度量多视角立体网络

    提出了一种采用多指标无监督方法的多视点立体匹配网络，名为 M^3VSNet，用于稠密点云重建，结合像素级和特征级两种损失函数学习从不同角度的匹配对应的内在约束，并将法向深度一致性融入到三维点云格式中，从而提高深度估计图的准确性、连续性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在 DTU 数据集上达到了有监督方法的水平，并在 Tanks and Temples 基准上获得了有效的改进和强大的泛化能力。

    Apr, 2020

  • 基于深度合成的无监督多视角立体匹配网络 DS-MVSNet

    本文提出 DS-MVSNet，一种端到端的无监督多视点结构，并通过 Adaptive Gaussian Sampling 和 Improved Adaptive Bins Sampling 等方法来提高深度假设的准确性。同时，我们利用源深度来渲染参考图像，并提出了深度一致性损失和深度平滑性损失来提供额外的指导。最后，通过在 DTU 数据集和 Tanks＆Temples 数据集上的一系列实验证明了我们的方法相对于现有方法的效率和稳健性。

    Aug, 2022

  • 多尺度几何一致性引导的多视角立体重建

    该论文提出了一种基于几何一致性的多尺度引导的多视角立体方法，其中利用结构化区域信息采样更好的候选假设，进而推断每个像素的聚合视图子集，以及将 ACMH 与多尺度几何一致性指导（ACMM）相结合，以便在粗略尺度上获取低纹理区域的可靠深度估计并保证它们可以传播到更细的尺度。

    Apr, 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

  • 基于点的多视角立体网络

    Point-MVSNet 是用 point clouds 直接处理目标场景的深度学习网络，通过将 3D 几何先验和 2D 纹理信息融入特征增强的 point cloud 中，实现了在 multi-view stereo 中更高的精度、更高的计算效率和更大的灵活性。

    Aug, 2019