Apr, 2024

鲁棒等变多视角运动结构恢复（RESFM）

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TL;DR多角度视图下的运动结构是一个基础且具有挑战性的计算机视觉问题，本文提出了一种基于深度学习的方法，利用矩阵等变体结构实现了从大量图像集合中同时恢复相机姿态和三维场景结构。通过添加一个适应于处理异常值的内禀 / 外禀分类模块并添加一个鲁棒的捆绑调整步骤，我们的方法可以成功地应用于包含常见启发式方法提取的具有许多异常值的大型图像集合的现实场景。
发现论文，激发创造
  • 无监督刚体分割与运动估计的多体 SE (3) 等变性

    该研究提出了一种使用 SE (3) 等变特征进行刚体分割和运动估计的无监督学习方法，大大提高了模型效率和性能，并在四个数据集上进行实验证明了其有效性。

    Jun, 2023

  • 深度非刚性结构运动

    本文提出了一种基于深度神经网络的非刚性运动结构恢复方法，该方法在订单级别上表现出比所有现有技术更出色的精度和鲁棒性，能够处理规模和形状复杂度前所未有的问题，并提出了一种基于网络权重的质量度量来评估重建可信度。

    Jul, 2019

  • 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

  • 带有缺失数据的深度非刚性运动结构

    本文提出了一种基于深度神经网络和稀疏编码模型的新型非刚性运动结构重建方法，通过模型区分位姿和三维结构，解决了先前算法在图片数量和形状可变性方面的局限性，在视觉领域的应用得到了显著的提升。

    Jul, 2019

  • 全景式视频的运动结构

    本文提出了一种新颖的运动结构算法用于重建无需相机固有标定的全景视频，通过建立一个先验假设并提出三种新的相对姿态方法来实现物体重建，并且采用相机位姿的软先验来调整优化问题，实现多视角立体检测。

    Jun, 2019

  • 密集非刚性运动：流形观点

    该论文提出了一种新的方法，使用 Grassmannian 和低秩表示来恢复非刚性物体的不断变形的 3D 结构。该方法相对于以前的方法具有更高的准确性，可扩展性和鲁棒性，并且在标准基准数据集上取得了领先的性能。

    Jun, 2020

  • 针对特定类别的物体结构估计的非刚性运动对称算法

    本文针对多个视角下同一对象类别的多张图像中的对称性进行了研究，提出了两种利用对称性约束的非刚性运动结构算法，并在 Pascal3D+ 数据集上验证了其性能。

    Sep, 2016

  • 多体非刚性结构运动

    利用子空间聚类的方法，本文首次提出了一个针对多体非刚性 SFM 的有效框架，能够同时将每个 3D 轨迹重建和分段到其各自的低维子空间中，并通过对合成和真实数据序列进行广泛实验验证其功效，明显优于其他替代方法。

    Jul, 2016

  • 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

  • 基于视觉几何的深度结构运动

    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。

    Dec, 2023