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IBRNet:Learning Multi-View Image-Based Rendering

一：摘要文章提出了二：介绍新视角合成的最新方向是神经场景表征，把场景表示为神经网络的权重。代表工作NeRF，通过MLP和位置编码结合，把场景表示为位置和视角的5F辐射场。NeRF的表征准确，全面但是对每个场景都要复杂的训练过程。论文中将IBR和NeRF的思想结合，从多个源视图合成一个连续的场景辐射场，用来呈现新视角，还学习了一个视图插值函数预测场景。论文中的方法是完全可微分的，因此可以在多视角图片

浩#·2022-12-11 09:54

IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering学习基于多视图图像的渲染

目录IBRNet:LearningMulti-ViewImage-BasedRendering学习基于多视图图像的渲染Abstract1.Introduction2.RelatedworkImagebasedrenderingVolumetricRepresentationsNeuralscenerepresentations3.Method3.1.视图选择和特征提取3.2RGB-σpredict

ysh9888·2022-12-11 09:20

论文速读系列五：SASA、BtcDet、CG-SSD、Multi-view framework、Ret3D

以下内容是对专栏：https://www.zhihu.com/column/c_1370398704629858304的笔记记录文章目录1.SASA2.BtcDet3.CG-SSD4.Multi-viewframework5.Ret3D1.SASApaper：《SASA:Semantics-AugmentedSetAbstractionforPoint-based3DObjectDetection

Clichong·2022-12-11 08:51

【DETR用于3D目标检测】DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries论文简介：论文贡献：具体实现：总体框架特征学习检测头实验结果：论文简介：本文介绍了一个用于多摄像机三维目标检测的框架。现有的工作是直接从单目图像中估计三维边界框，或使用深度预测网络从二维信息中生成三维目标检测的输入，与此不同，本文的方法直接在三维空间中操作预测。DETR3D从

BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

论文阅读：《PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection》

图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18) 这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR，旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE（平均目标中心点误差）和AOE（平均目标偏航角误差）两项指标，从图2可以看出，PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平

Maples丶丶·2022-12-10 18:30

论文翻译：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries 这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车，最近被CORL2021接收。论文链接：https://export.arxiv.org/abs/2110.06922官方开源代码：https://github.com/WangYueFt/det

Maples丶丶·2022-12-10 18:29

论文阅读笔记：(2021.10 CoRL) DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries

论文地址：DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries|OpenReviewWeintroduceaframeworkformulti-camera3Dobjectdetection.Incontrasttoexistingworks,whichestimate3Dboundingboxesdirectlyfrommo

chaoqinyou·2022-12-10 18:29

论文精读：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries文章目录DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries论文精读摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（Relatedwork）3.多视角3D目标检测（Multi-v

zyw2002·2022-12-10 18:58

【步态识别】多视角3D卷积网络的步态识别算法学习《MULTI-VIEW GAIT RECOGNITION USING 3D CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS》

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.模型结构3.1技术路线3.2数据预处理3.3训练和测试4.实验结果4.1CMU4.2USF4.3CAISA-B5.总结0.知识补充0.1光流法1.论文&代码源《MULTI-VIEWGAITRECOGNITIONUSING3DCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》论文地址：https://mediatum.ub.tum.de/doc/130482

一只菟葵·2022-12-10 16:34

【论文笔记】MVSS-Net: Multi-View Multi-Scale Supervised Networks for Image Manipulation Detection

发布于TPAMI2022原文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.08935v3.pdf源码链接：https://github.com/dong03/MVSS-Net本文只对于和MVSS不同的部分进行介绍，具体MVSS的内容见另一篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_45366180/article/details/127643547?spm=10

Deep_Lnna·2022-12-08 15:12

【论文笔记】Image Manipulation Detection by Multi-View Multi-Scale Supervision

ICCV2021:MVSS-Net:ImageManipulationDetectionbyMulti-ViewMulti-ScaleSupervision原文链接：https://arxiv.org/abs/2104.06832源码：https://github.com/dong03/MVSS-Net摘要图像篡改检测的关键挑战是如何学习对新数据的篡改敏感的通用特征，同时防止对真实图像的误报。目前

Deep_Lnna·2022-12-08 15:42

【论文简述】 Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）

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，但是需要繁琐的手动超参数调优；3DCNN的实现对于模型内存是立方级的增长，这可能潜在影响性能；近期一种新型的深度网络体系结构可以直接处理点云，而不需要将点云转换为体素网格。与基于体

华科附小第一名·2022-12-07 05:12

【论文简述】CVP-MVSNet：Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo（CVPR 2020）

一、论文简述1.第一作者：JiayuYang2.发表年份：20203.发表期刊：CVPRoral4.关键词：MVS、深度学习、代价体金字塔、残差深度图5.探索动机：MVSNet内存消耗立方级别的，R-MVSNet减少了内存但需要更多时间，Point-MVSNet运行时间和迭代次数成正比。现在基于学习的网络精度很好，但是太慢了。Yaoetal.proposeMVSNettoinferadepthma

华科附小第一名·2022-12-07 05:42

【论文简述】Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：GwangbinBae2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、单目深度估计、深度学习、迭代改进5.探索动机：单视图方法使用单目线索，如纹理梯度和已知大小的物体。深度特征提取器将这些线索编码到密集特征图中，解码器从稠密特征图中回归每个像素的深度。在适当的监督下，单视图方法可以学习弱纹理或反射表面的深度。然而，由于问题本身的模糊性，它们的准确性是有限的

华科附小第一名·2022-12-07 05:03

论文阅读《CVP-MVSNet: Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo》

论文地址：CostVolumePyramidBasedDepthInferenceforMulti-ViewStereo一、摘要这篇文章采用了代价体金字塔，由粗糙到精细逐级生成深度图；在第一次深度估计时直接生成固定大小的代价体，在后面的深度估计中，基于上一层预测的深度图来构建自适应的代价体来预测深度的残差图。二、网络结构记I0∈RH×WI_{0}\inR^{H\timesW}I0∈RH×W

CV科研随想录·2022-12-04 07:12

[MVS]《Non-parametric Depth Distribution Modelling based Depth Inference for Multi-view Stereo》阅读笔记

基于MVS深度推断的非参数深度分布建模摘要通常，边界像素遵循多模态分布而非单峰分布。这使得在costvolume金字塔较粗级别上的错误深度预测，且不能在细化级别上进行校正，导致错误的深度预测。作者提出一种相反的方法，就是在非参数化的深度分布模型上处理单峰和多峰模型分布上的像素。作者的方法在早期阶段粗级别上输出多重深度假设从而避免错误。当在后续级别围绕这些假设进行局部搜索时，并不会保持刚性的深度空间

IceFtv·2022-12-04 07:58

【论文阅读】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo【2018】

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？传统方法：CNN：two-viewstereomatching（双目立体匹配）multi-viewstereoMVSNet与其它方法[15,14]的两点不同(贡献点？)：1.camerafrustum;2.smallerproblemsofper-viewdepthmapest

I"ll carry you·2022-12-02 22:37

【论文简述】P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregationfor Multi-View Stereo（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：KeyangLuo2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、块匹配、置信度、代价聚合5.探索动机：参考图像的像素，各向同性和各向异性1.Apopularmatchingmetricusedinmostexistingmethodsisthevarianceoffeaturesbetweenthepairofpixels,inwhichthecontr

华科附小第一名·2022-12-02 22:58

Multi-View Gait Recognition Based on A Spatial-Temporal Deep Neural Network论文翻译和理解

Multi-ViewGaitRecognitionBasedonASpatial-TemporalDeepNeuralNetwork论文翻译和理解翻译格式：一句英文，一句中文结合图来讲解ABSTRACTABSTRACTThispaperproposesanovelspatial-temporaldeepneuralnetwork(STDNN)thatisappliedtomulti-viewgai

cool whidpers·2022-11-30 19:13

【步态识别】MvGGAN 基于多视角步态生成对抗网络算法学习《Multi-View Gait Image Generation for Cross-View Gait Recognition》

目录1.论文&代码源2.论文亮点3.多视角的生成对抗网络3.1网络生成历程3.2网络结构3.3损失函数3.3.1判别器损失（DiscriminatorLoss）3.3.2视角分类损失（ViewClassificationLoss）3.3.3循环一致性损失（CycleConsistencyLoss）3.3.4识别损失（IdentificationLoss）3.3.5完整目标损失函数（FullObje

一只菟葵·2022-11-30 19:59

[论文笔记]Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference-CVPR 2019

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference1.IntroMulti-viewstereo(MVS)目标是根据多角度图像以及校准的相机，恢复出三维场景。新的机器学习(learned)方法在MVS中相比传统方法表现出色。然而在大多数learnedMVS方法中，由于costvolumeregularization严重消耗

War Children·2022-11-30 01:08

【论文简述】Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereoand Stereo Matching（CVPR 2020）

一、论文简述1.第一作者：XiaodongGu、ZhiwenFan2.发表年份：20203.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、立体匹配、级联、深度学习、CNN5.探索动机：目前基于深度学习的立体匹配和MVS方法构建的3D代价体需要3D卷积进行代价聚合/正则化消耗显存非常大，随着分辨率的增加时间和内存以立方级别增长，因此为了节省内存一般网络输出的深度图或者视差图分辨率限制为输入的1/4，再使用其

华科附小第一名·2022-11-30 01:35

【论文简述】Pyramid Multi-view Stereo Net with Self-adaptive View Aggregation（ECCV 2020）

一、论文简述1.第一作者：HongweiYi、ZizhuangWei2.发表年份：20203.发表期刊：ECCV4.关键词：MVS、深度学习、自适应视图聚合、多度量金字塔聚合5.探索动机：先前的网络没有充分学习和利用图像和多尺度的信息。不同视角的图像由于光照、相机几何参数、场景内容的可变性等原因，会提取到不同的特征；多尺度信息有利于提高三维重建的鲁棒性和完整性。6.工作目标：是否可以用新的结构充分

华科附小第一名·2022-11-30 01:35

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测。但基于3D卷积的方式对于计算资源的消耗巨大，此外基于八叉树的OctNet和O-Net、基于分治策略的DeepMVS以及SurfaceNet也都面领着精度或速度的问题

华科附小第一名·2022-11-30 01:01

[论文解读]Learning Relationships for Multi-View 3D Object Recognition.

Yang,ZeandLiweiWang.“LearningRelationshipsforMulti-View3DObjectRecognition.”2019IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)(2019):7504-7513.目录一.前言1.研究背景及目的：2.文章贡献：3.基础原理二.方法1.解决问题的关键因素：2.概述3

小羊要开心a·2022-11-29 01:44

Bipartite Graph Based Multi-View Clustering

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。具体来说，首先学习多个视图的相似性图矩阵，然后将它们融合为统一的高级图矩阵。大多数当前的方法独立地学习每个视图的数据点之间的成对相似性，这在单个视图中被广泛使用。然而，包含在多个视图中的共识信息被忽略，并且所涉

一舟yz·2022-11-28 13:44

[ECCV2020]Self-Supervised Monocular 3D Face Reconstruction by Occlusion-Aware Multi-view Geometry

标题：Self-SupervisedMonocular3DFaceReconstructionbyOcclusion-AwareMulti-viewGeometryConsistency链接：https://arxiv.org/pdf/2007.12494本文主要是提出了一种从无监督的多视角图片构建3D人脸模型的方式。作者提到现如今的无监督3D人脸重建方法要么是基于landmark做loss，要么

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-11-27 04:38

多视图学习 (Multi-View Learning)

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。在实际应用问题中，对于同一事物可以从多种不同的途径或不同的角度进行描述，这些不同的描述构成了事物的多个视图。事物的多视图数据在真实世界中广泛存在并且影响着人们生活的方方面面。例如：在与人们生活息息相关的互联网中，网页数据既可以用网页本身包含信息的特征集描述，也可以用超链接包含的信息描述。此外，同一事

长路漫漫2021·2022-11-26 23:35

End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds论文笔记

End-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLidarPointClouds谷歌2019先验知识：1).在鸟瞰图BEV中，物体保持其规范的三维形状信息，并自然可分离，而透视图的缺点是对象的形状不是距离不变的。2).VoxelNet的体素化被称为硬体素化（hardvoxelization，HV），因为一个体素可能被分配了比它的固定点容量T所允许的更

Rolandxxx·2022-11-26 22:22

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.100921.引言目前的图像3D目标检测方法在深度估计上的效果很差。基于深度3D检测器特点：若无真实深度的监督，虽然最终的3D检测结果鼓励模型输出正确的深度，但要学习到精确的深度是很困难的；此外，理论上深度子网络应该根据相机内外参推断深度，但目前方法都没有这么做；深度估计后的视图转换子网络很低效，比不基于深度的方法有更慢的速度。本文的

byzy·2022-11-26 11:11

论文精读 ——《BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection》

文章目录BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-view3DObjectDetection论文精读摘要（Abstract·）1.介绍（Introduction）2.相关工作（Relatedwork）2.1基于视觉的三维目标检测2.2基于激光雷达的三维目标检测2.3深度估计3.BEVDepth4.实验（Experiment）4.1实验步骤（Experi

zyw2002·2022-11-26 10:20

【论文简述及翻译】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo（ECCV 2018）

一、论文简述1.第一作者：YaoYao2.发表年份：2018Oral3.发表期刊：ECCV4.关键词：MVS、端到端网络、代价体、深度图、可微分单应变换5.探索动机：传统方法存在一些常见的局限性，很难处理场景的低纹理、高光和反射区域，从而导致重不完全建。基于体的学习方法，如SurfaceNet和LSM网络由于体表示的缺点，只能进行小规模的重建。6.工作目标：是否可以将学习的两视图立体视觉的思路扩展

华科附小第一名·2022-11-25 02:51

T-PAMI-2021论文Semi-Supervised Multi-View Deep Discriminant Representation Learning阅读笔记

提示：文0.论文信息题目：Semi-SupervisedMulti-ViewDeepDiscriminantRepresentationLearning期刊：IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence（T-PAMI）链接1：Semi-SupervisedMulti-ViewDeepDiscriminantRepresentatio

Simon_100·2022-11-24 20:24

Dual Contrastive Prediction for Incomplete Multi-view Representation Learning个人学习2

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：①Autoencoder：编码：将RGB和Depth图片转到相同维度(同一子空间)；解码：再还原到原来样子②Prediction：编码+解码=forward：将autoencoder中间维度的信息，

double_yellow·2022-11-24 18:49

论文阅读笔记：GMC Graph-Based Multi-View Clustering

论文阅读笔记：GMC:Graph-BasedMulti-ViewClustering文章目录论文阅读笔记：GMC:Graph-BasedMulti-ViewClustering论文主要贡献论文主要内容摘要2.1Introduction2.2RelatedWork2.3GMC2.4实验设置链接：GMC:Graph-BasedMulti-ViewClustering(readpaper.com)论文主

Yuetianw·2022-11-23 14:52

复现GMC: Graph-based Multi-view Clustering

运行虚拟数据集结果Inputthenameofdataset:(TwoMoonorThreeRing)TwoMooniter=5lambda:16DatasetTwoMoon->ACC:1.0000NMI:1.0000ARI:1.0000error_cnt:0运行真实数据集结果iter=6lambda:8100leaves=====Initeration1=====ACC:0.8237NMI:0.

Mighty_Crane·2022-11-23 14:22

读《GMC: Graph-based Multi-view Clustering》

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。本文提出了一个通用的基于图的多视图聚类(GMC)来解决这些问题。GMC获取所有视图的数据图矩阵，并将它们融合起来生成一个统一的图矩阵。统一的图矩阵进而改进了每个视图的数据图矩阵，并直接给出了最终的聚类

Mighty_Crane·2022-11-23 14:22

7步走写摘要: Multi-view clustering with graph embedding for connectome analysis

本篇论文发表于InternationalConferenceonInformationandKnowledgeManagement,Proceedings(2017)，CCFB类，会议。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。在本文中，我们提出了一

杜兵伟·2022-11-23 14:42

7步走写摘要: GMC: Graph-based Multi-view Clustering

本篇论文发表于IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering(2019)，CCFA类，中科院二区。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。在本文中，我们提出了一种基于图形的通用多视图聚类（GMC）来解决这

杜兵伟·2022-11-23 14:41

GMC Graph-Based Multi-View Clustering

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。还通常基于所有视图的固定图相似矩阵来优化目标。本文提出了一种通用的基于图的多视图聚类算法(GMC)来解决上述问题：GMC获取所有视图的数据图矩阵，并将其融合生成统一的图矩阵。统一图矩阵反过来又改进了各个视图的数据图矩阵

一舟yz·2022-11-23 14:09

【翻译】Paparazzi: Surface Editing by way of Multi-View Image Processing

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网格质量5可微分渲染器5.1可见性5.2解析导数6实施6.1现成的图像处理过滤器7评估与讨论7.1图像过滤器的评估8限制和未来工作摘要图像处理管道拥有各种各样的复杂的过滤器和效果。将一个单独的效果转

顺利毕业啊·2022-11-23 00:38

ICLR 21可信多视图分类论文笔记：Trusted Multi-view Classification

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。利用多视图数据之间的互补性往往能够增强算法的性能表现。在多视图学习中，一般的算法通常认为每个视图的数据是“平等”的。这种固定权重的方式实际上有一个潜在的假设：所有样本的各个视图的质量都保持稳定。然而在实际上，不同样本的不同视图的质量完全可能

栗子酱15551·2022-11-22 06:21

mvcnn代码详解_MV-CRNN: Learning Multi-view Representation with LSTM for 3D Shape Recognition and Retriev.

#MV-CRNNpytorchversion:0.3代码和文件夹说明代码未列入的代码文件为旧代码，已不再使用。train_main.py训练代码train_test.py测试代码。configuration.py基本配置代码，包括超参、数据路径、模型等model.py定义网络模型，包括CNN1，CNN2,EncoderCNN,DecoderRNN等train_CNN.py对CNN1，CNN2进行预

weixin_39950083·2022-11-22 04:41

ECCV2020语义分割——Virtual Multi-view Fusion for 3D Semantic Segmentation

VirtualMulti-viewFusionfor3DSemanticSegmentation（一）动机Motivation（二）创新Invocation（三）贡献Contribution（四）方法MethodTrainingstage.Inferencestage.（五）VirtualviewselectionCameraintrinsicsCameraextrinsicsChannelsfo

橘子果酱CV·2022-11-21 22:32

VMV-GCN Volumetric Multi-View Based Graph论文分析

叠甲：本人三本985大二差生，什么都不会，文章都是自己的学习记录，没有任何参考价值，难免有不少错误，请大家轻点喷。基础知识体素化、多层感知机、批量归一化、relu函数流程图VMV-GCN模型的架构:它由一个用于体素特征编码的VMVF模块、两个用于构建和学习体素类图的DNFL模块和几个作为分类器的FC层组成，用于处理来自DNFL模块的多尺度特征进行分类。一、事件流体素化：优点：1.稀疏的体素式输入可

XXXXLxu·2022-11-21 22:08

Stacked Homography Transformations for Multi-View Pedestrian Detection相关工作翻译

摘要多视角行人检测旨在从多个摄像机视角预测鸟瞰图（BEV）占用地图。这项任务面临两个挑战：如何建立从视图到BEV地图的3D对应关系，以及如何跨视图收集占用信息。在本文中，我们提出了一种新的叠加单应变换（SHOT）方法，其动机是通过叠加单应来近似3D世界坐标中的投影。我们首先构造一组变换，用于将视图投影到不同高度级别的地平面。然后，我们设计了一个软选择模块，以便网络学习预测变换堆栈的可能性。此外，我

zzzzz忠杰·2022-11-21 00:22

【论文阅读】[ICCV 2019] Point-Based Multi-View Stereo Network. [pytorch] [rec.]

[ICCV2019]Point-BasedMulti-ViewStereoNetwork.[pytorch][rec.]文章目录写在前面Point-BasedMulti-ViewStereoNetworkPoint-MVSNetarchitecturePointFlowmodule4.2.Implementationdetails实验效果写在前面基于深度学习的三维重建——MVSNet系列论文解读M

I"ll carry you·2022-11-20 21:28

论文阅读《Point-Based Multi-View Stereo Network》

论文地址：Point-BasedMulti-ViewStereoNetwork一、摘要本文的创新点：将深度图转换为点云来进行场景优化。采用了由粗糙到精细的深度图生成策略。将三维几何先验知识和纹理信息融入到点云中生成增强点云。二、网络整体架构2.1初始深度图生成使用预训练好的MVSNet生成低分辨率的初始深度图。2.22D-3D特征融合 2D特征是指从CNN中提取出来的多尺度的特征图，3D特征

CV科研随想录·2022-11-20 21:26

【深度学习MVS系列论文】PointMVSNet: Point-Based Multi-View Stereo Network

Point-BasedMulti-ViewStereoNetworkICCV2019oral→TPAMI摘要costvolume→directlyprocesspointcloudspredictthedepthinacoarse-to-finemanner首先生成粗糙的深度图，将其转化为点云，通过点云真值进行refineleverage3Dgeometrypriorsand2Dtexturein

doubleZ0108·2022-11-20 20:16

【深度学习MVS系列论文】MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo