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NeRSP：稀疏偏振图像用于反射物体的神经三维重建
我们提出的 NeRSP 是一种用于具有稀疏偏振图像的反射表面的神经 3D 重建技术。通过利用偏振图像，我们共同处理了稀疏输入和反射表面所带来的挑战，并通过多视角一致性优化了表面几何模型。在合成和真实数据集上的实验证明，我们仅使用 6 个视角
PDF23 days ago
MonoPatchNeRF: 利用基于路径的单目引导改进神经辐射场
我们提出了一种基于补丁的方法，通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测，在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型，部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距，实验结果表明，在 ETH3D MVS 基准测试中，我们的方法在
PDF3 months ago
STOPNet: 基于多视角的透明物体生产线上的 6 自由度吸附检测
基于多视野立体的 STOPNet 框架实现了 6 自由度的透明物体的生产线吸口检测，能够实时重建整个三维场景并获取高质量吸口位姿，具备较好的泛化能力。
PDF9 months ago
CVPR增强稳定视角合成
本文介绍了一种基于多视角几何基础的方法，旨在提高自由移动相机拍摄图像的新观点综合效果。该方法利用多视角立体匹配和单目深度信息的互补特性以及基于多重旋转平均图优化来联合优化场景深度和相机位姿，并综合聚合整个场景的特征以提高视景综合效果。本文丰
PDFa year ago
级联极线 RAFT 的多视角立体匹配
提出 CER-MVS (Cascaded Epipolar RAFT Multiview Stereo) 方法，使用 RAF（Recurrent All-Pairs Field Transforms）架构，引入 epipolar cost
PDF2 years ago
利用多视角自监督学习的单张图片户外反渲染
本文介绍了如何使用完全卷积神经网络从单个未受控制的图像中恢复场景的形状，反射和照明。通过在包含丰富照明变化的图像上执行离线多视图立体（MVS）和学习统计自然照明先验，我们可以获得额外的监督，并在反渲染和其他基准测试中评估其性能。
PDF3 years ago
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。
PDF5 years ago
ICLRDPSNet：端到端的深度平面扫描立体视觉
本文提出了一种卷积神经网络，称为 DPSNet，它采用平面扫描算法，通过构建成本体积、成本聚合以及回归密集深度图的方法，有效地结合了传统多视角立体视觉的概念，取得了在多种具有挑战性的数据集上的最新重建结果。
PDF5 years ago
InverseRenderNet: 学习单张图像逆渲染
通过使用完全卷积神经网络，我们展示了如何从单幅未受控制的图像执行反渲染。我们的网络使用大型未受控制的图像集进行训练，并通过引入可微分渲染器来进行自监督学习。同时，我们还通过学习一个统计的自然照明先验和离线多视图立体成像来提供额外的监督。这是
PDF6 years ago
具有不对称棋盘传播和多假设联合视图选择的多视角立体
本文介绍了一种基于 PatchMatch 算法的快速准确的 3D 密集重建方法 AMHMVS，采用不对称棋盘格传播策略，通过多假设联合视图选择来聚合多图像信息，实现了高精度和完整性密集重建。
PDF6 years ago