Dec, 2023

基于视觉几何的深度结构运动

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TL;DR我们提出了一种新的深度管道 VGGSfM，其中每个组件都是完全可微的，因此可以进行端到端的训练，通过引入新的机制和简化，我们在三个流行的数据集 CO3D，IMC Phototourism 和 ETH3D 上实现了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • 深度二视图结构运动再探讨

    本研究使用光流、姿态估计和深度估计网络，实现了相对摄像机位姿和深度图的两视角结构运动重建，表现明显优于现有的同类方法。

    Apr, 2021

  • DeepSFM: 通过深度束调整实现结构运动

    本研究设计了一种以物理驱动的 DeepSFM 体系结构，对深度和姿态进行估计，在显式结构约束和深度学习技术的共同作用下，实现了与传统 BA 和新兴深度学习技术的优点相结合的分离拍摄下位姿和深度估计

    Dec, 2019

  • 结构光中的语义验证

    本文探讨将语义分割技术整合进 Structure from Motion (SfM) 中，通过利用卷积神经网络对输入图像进行像素标记，进而应用于 3D 点云的估算，并比较标记语义的关键点。在一个重复建筑场景的数据集上进行了验证，提出了一种改进 3D SfM 模型的新方法。

    Apr, 2023

  • 结构运动测量概述

    本文主要介绍计算机视觉中的结构从运动问题，包括相机运动估计和三维结构恢复等关键技术，以及相关应用，如同时定位和地图构建（SLAM），特征提取和匹配等。

    Jan, 2017

  • 三维面部重建的分离姿势和形状

    提出了一种深度学习技术结合三维可塑模型（3DMM）进行三维人脸重建的方法，通过结合结构运动（SFM）和多视图立体（MVS）技术，构建了一个端到端的流水线，用于稳定准确地求解姿态和形状，并在量化和质量结果方面显示出明显的改进。

    Aug, 2023

  • 利用图注意网络学习运动结构

    该论文通过使用图注意力网络解决学习结构运动（Structure-from-Motion）的问题，通过学习模型以 2D 关键点为输入，输出对应的相机姿态和 3D 关键点坐标，实现了快速推理和重建，超过了竞争的基于学习的方法并在较短的时间内挑战了 COLMAP。

    Aug, 2023

  • 具有深度前端的分布式全局结构恢复

    通过结合特征提取和匹配方面的发展，我们设计了一个模块化的 SfM 框架，旨在研究全局 SfM 与增量 SfM 方法的性能表现，并且实验证明，在不同数据集上，基于深度学习的两视图对应估计在点密度方面有所提升，但仍不如 SIFT 与增量 SfM 方法相比。

    Nov, 2023

  • 用于运动结构的统一视图图选择框架

    本研究提出了一种基于优化框架和网络流算法的视图图优化框架，可用于大规模运动结构三维重建，并通过成本模型实现了高精度、高效、准确重建的任务目标，该模型可以抽象出数据集和重建目标中独特的挑战，并显著改善了通用 SfM 管道的表现。

    Aug, 2017

  • SfM-Net: 从视频中学习结构和运动

    本文提出了一种几何感知的神经网络 SfM-Net，可用于视频中的运动估计，通过分解场景和物体深度、相机运动、3D 物体旋转和平移来处理像素运动，该模型可通过不同程度的监督训练，包括自监督、相机运动监督和深度监督，成功地估计出帧间相机旋转和平移，并对运动物体进行了有效地分割。

    Apr, 2017

  • Level-S$^2$fM: 基于神经隐式面积边界的运动结构恢复

    本文提出了一种神经增量结构运动（SfM）方法 Level-S $ ^ 2 $ fM，通过从建立的关键点对应关系中学习坐标 MLPs 来估计相机姿态和场景几何。

    Nov, 2022