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TSAR-MVS：纹理感知分割与相关细化引导的多视角立体重建
在这篇论文中，我们提出了一种名为 TSAR-MVS 的新方法，通过过滤、细化和分割来有效解决 3D 重建中纹理缺失区域的挑战。该方法首先采用联合假设过滤技术来消除深度估计错误，然后通过迭代相关性细化和纹理感知分割方法来提高准确性和在纹理缺失
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10 months ago
ECCV
自由视角合成
本文提出了一种新的方法，可以从自由分布在场景周围的输入图像中合成新视角的图像，不依赖于输入视角的规则排列，可以为场景中的自由相机运动合成图像，并适用于具有任意几何布局的通用场景，该方法通过 SfM 对输入图像进行校准并通过 MVS 建立一个
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4 years ago
MM
M^3VSNet: 无监督多度量多视角立体网络
提出了一种采用多指标无监督方法的多视点立体匹配网络，名为 M^3VSNet，用于稠密点云重建，结合像素级和特征级两种损失函数学习从不同角度的匹配对应的内在约束，并将法向深度一致性融入到三维点云格式中，从而提高深度估计图的准确性、连续性和鲁棒
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4 years ago
CVPR
BlendedMVS：用于广义多视图立体网络的大规模数据集
本研究介绍了 BlendedMVS，一个新颖的数据集，用于为基于学习的 Multi-View Stereo（MVS）提供足够的训练样本，从而提高训练模型的泛化能力。对于创建这个数据集，我们使用 3D 重建管道从精选的场景图像中恢复高质量的纹
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5 years ago
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