multi-view surface reconstruction | BriefGPT

关键词multi-view surface reconstruction

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Sur2f：多视图图像的高质量高效表面重建的混合表示
该研究提出了一种名为 Sur2f 的新的混合表示方法，采用隐式有符号距离场和显式替代表面 Sur2f 网格的并行流，通过共享的神经渲染器实现了隐式有符号距离函数的体积渲染和替代网格的表面渲染的一体化，同时在替代网格的形变中使用从隐式有符号距
PDF6 months ago
PR-NeuS：一种基于先验的残差学习范例，用于快速多视角神经表面重建
通过引入基于先验的残差学习范式以及哈希编码网络，提出了一种快速多视角神经表面重建方法，实验结果表明仅需约 3 分钟即可重建单个场景的表面，同时保持了竞争性的表面质量。
PDF7 months ago
DebSDF: 研究神经室内场景重建的细节和偏差
本文提出了 DebSDF，旨在解决多视角图像室内场景中由于纹理缺乏和领域差异导致的误差问题，并通过不确定性建模、重要性引导射线采样以及有偏的密度变换等方法改进了细节重建，实验证明了其在重建室内场景中细结构方面的优越性。
PDF10 months ago
ICCV学习符号距离场进行多视角表面重建
本研究提出了一种基于神经隐式表达并结合立体匹配和特征保持的新型表面重建框架，使用有符号距离场和表面光场直接表示场景几何及外观，并通过优化多视角特征一致性和渲染图像的保真度来精细化表示几何形状，提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性，实验结果表明相较
PDF3 years ago