dense 3d reconstruction | BriefGPT

关键词dense 3d reconstruction

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基于神经渲染的自动驾驶城市场景重建
利用多模态数据结合深度学习模型进行密集三维重建，从而提高自动驾驶中的标注验证、数据扩充、缺失 LiDAR 系统的地面真值注释以及自动标记准确性的应用效果。
PDF5 months ago
ICCVR3D3: 多相机下动态场景的稠密三维重建
提出了一种多摄像机系统来实现密集的三维重建和自我运动估计，通过多摄像机间的几何估计和单目深度优化来获得鲁棒的几何深度和姿态估计，同时通过深度优化网络引入可学习的场景先验，从而在具有挑战性的动态室外环境中实现了稠密、一致的三维重建。
PDF10 months ago
CVPRBNV-Fusion: 使用双层神经体积融合进行密集三维重建
本篇论文提出了一种基于神经隐式表达和神经渲染的双层神经体积融合方法，用于增量式地将新的深度图像融合到全局神经隐式表示中，以实现密集的 3D 重建，评估表明此方法在多个数据集上均得到了显著的改进。
PDF2 years ago
神经辐射场方法用于深度多视角光度立体重建
我们提出了现代的解决方法，以解决多视角光度立体问题（MVPS），利用图像形成模型和深度学习方法恢复了密集的三维重建图像。
PDF3 years ago
ICCVMINE: 基于 NeRF 的连续深度 MPI，实现新视角综合
本篇论文中，我们提出了一种名为 MINE 的算法，通过从单一图像进行密集的 3D 重建来执行新视角合成和深度估计，并引入了 NEural radiance fields（NeRF）进行连续深度泛化。给定单张图片为输入，MINE 能够预测出深
PDF3 years ago
PVSNet：像素级别的可见性感知多视角立体网络
本文提出了一种基于像素可见性的多视图立体网络 (PVSNet)，通过像素可见性网络学习不同邻近图像的可见性信息计算多视图相似度，构建具有可见性信息的自适应加权代价体积，并采用抗噪训练策略来区分不相关视图，实现了对强视角变化数据集的稳健密集
PDF4 years ago