文章阅读 - DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis (CVPR 2018)
背景传统的MVS难以处理弱纹理区域、瘦小的结构以及反射和投射的表面，需要基于深度学习的算法。相关工作传统的MVS最近较好的算法：鲁棒的邻近视角选择[1]、visibility一致性[2]、clustering-based技术[3-4]缺点：难以处理弱纹理和反射表面，没有利用光照、阴影以及语义信息等。基于学习的MVS以plane-sweepvolumn为输入，计算每个参考图像的视差图[5-7]。缺点