简介1.传统视觉SLAM技术的局限2.常用算法：2.1基于深度学习的分割方法2.1.1目标检测（ObjectDetection）2.1.2语义分割（INstanceSegmentation）2.2基于多视图几何的方法

项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「pixelNeRF」，即可直接下载。概述作者提出了pixelNeRF，一个只需要输入单张或多张图像，就能得到连续场景表示的学习框架。由于现存的构建神经辐射场【1】的方法涉及到独立优化每个场景的表示，这需要许多校准的视图和大量的计算时间，因此作者引入了一种新的网络架构。实验结果表明，在所有情况下，pixelNeRF在新视图合成和单图像三维重建方面

然而从多视图立体算法和深度传感器中我们只能够获得非结构化的点云数据。我们需要使用表面重建算法来从非结构化的输入中得到三角网格。

但是，从多视图立体方法或深度传感器中，我们只能获得非结构化点云。要从这个非结构化输入中获得三角形网格，我们需要执行表面重建。

一、论文简述1.第一作者：RuiChen、SongfangHan2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、深度学习、点云、迭代改进5.探索动机：很多传统方法通过多视图光度一致性和正则化优化迭代更新

目录1.数据特征1）xyz位置坐标形成的空间结构2）反射强度2.数据挑战1）不规则性2）非结构性3）不完整性3.点云深度学习方法PART1--间接方法1）基于体素2）基于投影(包括多视图)PART2--

1.引言许多多视图图像方法关注生成自车周围3D场景的BEV语义表达，并用于与驾驶相关的任务上；通常的方法是使用单应性矩阵、借助深度估计、MLP、几何感知的transformer或是跨时空的可变形注意力将

CAKE：用于多视图KGC的可扩展常识感知框架论文标题:CAKE:ScalableCommonsense-AwareFrameworkForMulti-ViewKnowledgeGraphCompletion

文章目录Abstract解决问题：端到端，从多视图中预测深度图。方法：实验结果：1.IntroductionMVS是什么？

标题：Multi-ViewInformation-BottleneckRepresentationLearningSummary论文通过信息瓶颈原则，以及综合使用多视图各个视图之间的公共表征和单个视图的特定表征

Co-training最早在1998年提出,是基于分歧的方法,其假设每个数据可以由不同的视图(View)表示,不同视图可以训练出不同的分类器,利用这些分类器对无标签样本进行分类,再挑选最自信的无标签样本加入训练集中.这种多视图的方法需要满足两个假设

Semi-SupervisedRegression:ArecentreviewSSR的种类按照以下标准进行分类:输入变量之间的关系参数估计(Parametricmethods)非参数估计法(Non-Parametricmethods)视图数量多视图学习

主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔可夫随机场、图像分割等。

1、传统方法通过几何、光学一致性构造匹配，估计深度。在缺少纹理或光照条件剧烈变化的场景中发生错误匹配2、MVS流程：数据采集——稀疏重建——深度图估计——稠密重建。3、增量式SFM输出的3D点云，可以重新估计相对位姿，修正位姿结果。4、MVS的深度图估计，首先，对于一个参考影像，筛选用于和参考影像配对的原始影像。其次，计算参考影像上特征点对应的匹配代价，通过代价聚合，计算深度值。最后，进行深度过滤

一、《GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction》1、构建了一个潜在多视图去捕获token之间各种可能的关系，然后进一步改善这个图去选择对关系抽取重要的词

1GDPNet:用于关系提取的潜在多视图图的精炼(GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction)论文：GDPNet:RefiningLatentMulti-ViewGraphforRelationExtraction

教程分为四部分：1.单视和多视图像统计2.假设检验3.多时态变化检测4.应用大部分材料基于我的文本Ima

论文题目：ImageRegistrationTechniques:ASurvey论文链接：pdf1.图像配准的应用场景多视图分析从多个视点进行对相似的目标和场景进行捕获可以获得更好的场景或者目标的表示。

大纲用深度学习完成3D渲染任务的蹿红研究背景和研究意义基于传统多视图几何的三维重建算法相机标定以及坐标转换主动式——结构光法主动式——TOF激光飞行时间&三角测距法被动式——SFM(structionfromMotion

BipartiteGraphBasedMulti-ViewClustering基于二部图的多视图聚类abstract对于基于图的多视图聚类，一个关键问题是通过两阶段学习方案捕获共识聚类结构。

难点在完成两视图三维重建之后，接下来就是进行多视图重建。多视图重建的难点在于如何确定第iii(iii>2)个相机到世界坐标系的位姿变换矩阵。

然后，此输出用作Multi-ViewStereo（多视图立体）的输入，以恢复场景冲密集表示。

1介绍多视图学习也称作多视角学习（Multi-viewlearning）是陶大成提出的一个研究方向。

运行CasMVSNet1、环境配置2、安装配置3、运行测试4、使用colmap的数据1、Colmap进行重建2、输入Colmap数据一、MVSNet的学习1、1定义以及流程MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术

二、多视图几何基础1.对极约束示意图2.H矩阵求解原理3.哪个奇异向量是最优解？3.求解基础矩阵F4.SVD5.单目投影恢复3D点三、卡方检验1.为什么要引用卡方检验?2.卡方分布假设检验步骤？

Self-SupervisedMonocular3DHumanPoseEstimationintheWild题目：《在自然场景下自监督的单目3D姿态估计》作者：来源：CVPR2021研究内容:单人-单视图-自监督创新点：•提出CanonPose:一种自我监督的方法，通过混合不同视图的姿态，从未标记的多视图图像训练单个图像

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.10145.pdf作者单位：旷视科技，北京大学，北京航空航天大学摘要学习准确的深度对于多视图3D目标检测至关重要。

作者|冯偲编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/511477453点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！论文名：Cross-viewTransformersforreal-timeMap-viewSemanticSegmentation1引言本

并且systembootstrapping需要多视图或过滤技术来生成初始地图（无法从第一帧开始triangulation）。另外，单目SLAM可能会发生scaledr

视频讲解论文地址代码地址论文目的：点云分类、分割任务核心在于点云特征提取，本文旨在设计一种较好的点云特征提取结构点云特征提取方法有很多，有以下几种：转为体素，利用3D卷积—>受限于分辨率，并且计算资源消耗大转为多视图

原文标题：Multi-ViewGraphNeuralNetworksforMolecularPropertyPrediction论文地址：https://ml4molecules.github.io/papers2020/ML4Molecules_2020_paper_5.pdf一、问题提出如何在单一模型中恰当地集成节点信息和边信息是首要的挑战问题。可解释性对于药物的发现是非常重要的。理解底层模型

自娱自乐对比学6-多视图对比学习把数据增强的手段，稍稍扩展一下，引入一个概念，命名为多视图。然后结合对比损失，就是多视图对比学习还可以。

COLMAP是一种通用的运动结构(SfM)和多视图立体(MVS)管道，具有图形和命令行界面。它为有序和无序图像集合的重建提供了广泛的功能。该软件是在新的BSD许可下获得许可的。

目的：解决不完全多视图表示学习中的两个问题1）如何学习统一不同视图的一致表示（Autoencoder网络实现）2）如何恢复丢失的视图（Prediction网络实现）具体做法：两种网络，四个损失函数网络：

目录论文信息一、Abstract二、Introduction三、AdversarialMultiviewClusteringNetwork（一）多视图编码器模块（二）多视图生成对抗模块（三）深度聚类模块

摘要基于多视图的聚类旨在为多视图数据提供聚类解决方案。然而，大多数现有的方法都没有充分考虑不同视图的权重，而需要一个额外的聚类步骤来生成最终的聚类，甚至还得基于所有视图的固定图相似度矩阵来优化其目标。

本文目录1.多视图聚类总结：2.论文阅读：One2MultiGraphAutoencoderforMulti-viewGraphClustering3.GMC:Graph-basedMulti-viewClustering

工具代码位置期待您的PR会议/期刊论文kdd2021ANovelMulti-ViewClusteringMethodforUnknownMappingRelationshipsBetweenCross-ViewSamples.ICDE2021LatentLow-rankGraphLearningforMultimodalClustering.ICDE2020ANovelApproachtoLear

Title:CGD:Multi-ViewClusteringviaCross-ViewGraphDiffusionSummary现有的多视图处理模型都是先进行表征学习，通过学习得到的表征得到统一的图，再利用该图进行谱聚类

基于多视图图的聚类旨在为多视图数据提供聚类解决方案。然而，大多数现有方法没有充分考虑不同视图的权重，并且需要额外的聚类步骤来产生最终的聚类。他们通常还基于所有视图的固定图相似度矩阵来优化目标。

基于多视图图的聚类旨在为多视图数据提供聚类解决方案。然而，大多数现有方法没有充分考虑不同视图的权重，并且需要额外的聚类步骤来产生最终的聚类。他们通常还基于所有视图的固定图相似度矩阵来优化目标。

多视图聚类  对最近看的论文的一个总结。

GMCGraph-BasedMulti-ViewClustering基于图的多视图聚类abstract现有的大多数方法没有充分考虑不同视图的权重，需要额外的聚类步骤来生成最终的聚类。

这里写目录标题摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK3OVERVIEW3.1基于能量的图像过滤器3.2随机多视图优化3.3迭代图像过滤器4设计注意事项4.1相机采样4.2光照和阴影4.3

我们的目标是使用深度传感器或多视图立体方法获取的体积场景表示，并使用语义3D重建或场景完成方法进行处理。主要任务是学习有关单个对象实例的形状信息，以便准确地分离它们，包括连接的和不完全扫描的对象。

多视图聚类方法分类：区分方法（基于相似性）的方法：MVC的目的是将N个主体分成K个类别，最终我们会得到一个成员矩阵H∈（N×K),它会指示哪一个主题是在同一个簇而其他主体是在其他簇。

TRUSTEDMULTI-VIEWCLASSIFICATION1、方法动机多视图数据一般指多源数据，包括多模态数据、多传感器数据、不同方法所提取的数据特征等等。

MV-3D:多视图的3D目标检测网络一、前言二、整体思路三、算法分析1、3DProposalNetwork鸟瞰图表示前视图表示2、Rregion-basedFusionNetwork3、3D边界框回归4

基础知识相机标定相机成像原理：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换基于单目视觉的三维重建算法综述SIFT图像匹配算法增量式SFM估计相机运动和三角测量进行重建增量式SFM后的非线性优化算法BundleAdjustment三角化—深度滤波器—单目稠密重建双目立体匹配，SFM和MVS三维点云重建的区别和联系欧拉角一般都是动态定义，很多人习惯动态定义里的外旋=主动旋转=惯性参考系=左

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1.概述MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值