AI论文探讨室·A+·第11期 DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis

最新推荐文章于 2024-08-21 08:34:06 发布
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本文介绍了一种名为DeepMVS的网络，它能从任意数量的输入图像中预测高质量的视差图。该方法在真实数据集上进行预训练，并在无序图像集合中收集信息，利用VGG-19网络融合多层特征。在ETH3D数据集上的实验显示，DeepMVS在接近无纹理和薄结构区域的表现尤为突出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

《DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis》

主要解决的问题：输入任意数量的姿态图像来预测高质量的视差图

主要描述

       主要包含三部分：（1）在真实统一数据集上进行有监督的预训练；（2）提出一个有效的方法在无序的图像数据集中收集信息；（3）使用预训练的VGG-19网络来融入多层的特征。通过在 ETH3D数据集上对论文中提出的DeepMVS网络，进行对比实验，表现出良好的结果，尤其在接近没有纹理和薄结构上。

系统架构

特征聚集

实验效果对比

结论

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