MVSNet是一种用于从多视图立体图像中推断深度图的端到端神经网络。该方法首先提取图像特征，并利用可微单应性矩阵在参考摄像头上建立三维损失体积。随后使用三维卷积进行正则化并回归初始深度图。
《MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo》
主要解决的问题：使用端到端到的神经网络解决从多个视点图像来推断深度图
系统架构
MVSNet网络架构：输入图像将经过2D特征提取网络和可微单应性矩阵变化到形成损失体积。最后深度图输出通过从正则化可能的体积和精炼参考图得到。
效果展示
指标对比
主要工作
（1）提取深的图像特征，然后通过可微的单应矩阵变换在参考相机上建立3D损失体；
（2）使用3D卷积来正则化和回归初始的深度图，在参考图像上提炼信息得到结果；
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