下面我们一起阅读一下~ 原文链接:多视图立体匹配:P-MVSNet 图1. P-MVSNet结构 图2 3D U-Net结构 图5 重建结果2 推荐阅读 3D视觉从入门到精通、坚持6年、竟然做了这么多工业3D视觉(结构光、缺陷检测、三维点云)、SLAM(视觉/激光SLAM)、自动驾驶、三维重建、事件相机、无人机等近千余篇最新顶会论文...
图1. P-MVSNet结构 1）特征提取 不同于以往的特征提取，本文将特征提取分为两个层级：L1和L2。L1层级只作用于参考图像，通过一个3D的编码解码器，抽象出的L1特征，用于最终指导形成高分辨率的深度图。L2层级则作用于除参考图像外的所有其他图像，通过3D编码器提取特征。L2层级特征将用于建立匹配置信体。2）学习...
论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「P-MVSNet」,即可直接下载。 1.文章概述 本篇文章是ICCV 的一篇文章,讨论的是从多张RGB图和摄像机参数中,预测深度图并生成点云的问题。该篇文章依然是在继MVSNet之后,对代价体部分进行了改进,从而在一定程度上提高了点云结果的完整性和准确性。 本文的主要创新点在于...
论文地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「P-MVSNet」,即可直接下载。 1.文章概述 本篇文章是ICCV 的一篇文章,讨论的是从多张RGB图和摄像机参数中,预测深度图并生成点云的问题。该篇文章依然是在继MVSNet之后,对代价体部分进行了改进,从而在一定程度上提高了点云结果的完整性和准确性。 本文的主要创新点在...
图1. P-MVSNet结构 1)特征提取 不同于以往的特征提取,本文将特征提取分为两个层级:L1和L2。L1层级只作用于参考图像,通过一个3D的编码解码器,抽象出的L1特征,用于最终指导形成高分辨率的深度图。L2层级则作用于除参考图像外的所有其他图像,通过3D编码器提取特征。L2层级特征将用于建立匹配置信体。
计算了像素的匹配置信后,我们通过学习的方式来计算区域匹配置信。该学习过程可以用两个公式来表示,该过程中,将像素p在深度区间d所对应的区域置信体定义为M*=M*(d,p,c)。计算过程如公式2所示: 公式2 :区域匹配置信计算 其中Ω1(﹒)定义为在假想平面以p为中心的3*3区域,Ω2(﹒)则定义为相邻的三个假象平面...
论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「P-MVSNet」,即可直接下载。 1.文章概述 本篇文章是ICCV 的一篇文章,讨论的是从多张RGB图和摄像机参数中,预测深度图并生成点云的问题。该篇文章依然是在继MVSNet之后,对代价体部分进行了改进,从而在一定程度上提高了点云结果的完整性和准确性。
P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregation for Multi-View Stereo ICCV 2019 Abstract volume在深度和空间方向应该都是各向异性的,但之前都是各向同性的处理问题 本文基于各向同性和各向异性的3D卷积构建网络 两大核心模块: patch-wise aggregation module: 从提取的特征中聚集像素级别的相关信息 →...
深度学习三维重建 P-MVSNet——ICCV-2019(原文、译文、批注) 深度学习三维重建 P-MVSNet——ICCV-2019(原文、译文、批注) 深度学习三维重建 P-MVSNet——ICCV-2019(原文、译文、批注) 深度学习三维重建 P-MVSNet——ICCV-2019(原文、译文、批注)点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所...
P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregation for Multi-View Stereo ICCV 2019 Abstract volume在深度和空间方向应该都是各向异性的,但之前都是各向同性的处理问题 本文基于各向同性和各向异性的3D卷积构建网络 两大核心模块: patch-wise aggregation module: 从提取的特征中聚集像素级别的相关信息 →...