评价:第一篇 自监督MVS论文 To overcome this, we propose a robust loss formulation that: a) enforces first order consistency and b) for each point, selectively enforces consistency with some views, thus implicitly handling occlusions. 2 MVS2: Deep Unsupervised Multi-View Stereo with Multi-View...
多视角立体视觉(multi-view stereo, MVS)的场景里,我们一般在三种情形中获得照片: 1. 实验室环境下(可控制); 2. 室外小规模的场景(部分可控制); 3. 大规模场景(极少可控制)。 一般的技术都是先在实验室里面玩一玩(原因是实验室里的光照条件完全可控),然后到户外小规模地试一把,最后再在大规模的数据上测试。
在这个方面,多视角立体视觉(Multi-view Stereo, MVS)是一类运用立体对应关系在多张照片上得到三维几何结构的技术。 所有的MVS技术都是将多张照片和相应的相机参数等数据转换成最终的三维物体的。一般MVS技术的框架是这样的: 1. 拍一系列照片; 2. 计算每张照片的相机参数; 3. 从这一系列照片里重构出照片中场景的...
多视角立体视觉（multi-view stereo， MVS）的场景里，我们一般在三种情形中获得照片：一般的技术都是先在实验室里面玩一玩（原因是实验室里的光照条件完全可控），然后到户外小规模地试一把，最后再在大规模的数据上测试。这也符合一般的科学认识和探索过程。早期的MVS技术也是这样变迁的。这些技术从实验...
在这个方面，多视角立体视觉(Multi-view Stereo, MVS)是一类运用立体对应关系在多张照片上得到三维几何结构的技术。所有的MVS技术都是将多张照片和相应的相机参数等数据转换成最终的三维物体的。一般MVS技术的框架是这样的：在之后的文章里，我会分三篇文章介绍MVS技术的前三步主要内容。敬请期待！