文章阅读索引：Image Based 3D Reconstruction

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该博客围绕基于深度学习的图像3D重建展开文章阅读分享。介绍了2019年的R - MVSNet及2018年的MVSNet相关论文，包含论文名称、会议信息，还给出了主页和代码链接。

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文章阅读: Image Based 3D Reconstruction 

deep learning based

2019

2018

文章阅读: Image Based 3D Reconstruction 

deep learning based

2019

R-MVSNet：Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference. （CVPR2019 ）(阅读笔记)

        HomePage: https://www.cse.ust.hk/~yyaoag/   Code: https://github.com/YoYo000/MVSNet

2018

MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo.  （ECCV2018 ）(阅读笔记)

        HomePage: https://www.cse.ust.hk/~yyaoag/   Code: https://github.com/YoYo000/MVSNet

【图像超分】论文精读：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks（SRCNN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-11 1万+
我们提出了一种用于单幅图像超分辨率(SR)的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。该映射被表示为深度卷积神经网络(CNN)，它以低分辨率图像为输入，输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的 SR 方法也可以被视为深度卷积网络。但是与单独处理每个组件的传统方法不同，我们的方法联合优化所有层。我们的深度 CNN 具有轻量级结构，但展示了最先进的恢复质量，并实现了实际在线使用的快速速度。我们探索了不同的网络结构和参数设置，以实现性能和速度之间的权衡。此外，我们扩展了我们的
Gamba：将高斯溅射与Mamba结合用于单视图3D重建
04-21 1796
We tackle the challenge of efficiently reconstructing a 3D asset from a single image with growing demands for automated 3D content creation pipelines. Previous methods primarily rely on Score Distillation Sampling (SDS) and Neural Radiance Fields (NeRF). D
3D【3】人脸重建:Image Based 3D Face Reconstruction: A Survey阅读笔记
DCD_LIN的博客
02-09 3779
该论文是09年的一篇3D人脸重建综述文章。 目前的大部分3D人脸重建系统受限于3d扫描设备的一些不足： 1、在扫描过程中要求一定的光线条件 2、无法从多个物体同时获取3D数据 3、没有反射的区域无法获得正确数据（如头发） 4、无法实时 5、如果是激光扫描时，会伤到眼镜 6、在扫描时以及后处理需要人的辅助 7、3D扫描设备的大小和价格限制了现实生活中的应用 一个可选的方案是，直接从...
最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势
3D视觉工坊
08-01 2万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Recon...
Image-based 3D Object Reconstruction
特别的猫
06-10 2027
Image-based 3D Object Reconstruction: The Latest Technologies and Trends in the Era of Deep Learning (Overview and Coding) 0.概述 三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。 自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域.
论文阅读（3）:Image-Based 3D Object Reconstruction:State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
ywyywyy的博客
03-25 786
论文标题：Image-Based 3D Object Reconstruction:State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era 论文类型：综述 作者：Xian-Feng Han , Hamid Laga , and Mohammed Bennamoun , Senior Member, IEEE 发表期刊： IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE
论文阅读索引
weixin_30505751的博客
08-22 129
一、多任务学习 1.1、《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning withMulti-gate Mixture-of-Experts》--2018 googloe 其它参考：https://www.cnblogs.com/arachis/p/DL4REC4.html 转载于:https://www.cnblogs...
论文阅读：Enhanced 3D Urban Scene Reconstruction and Point Cloud Densification using Gaussian Splatting
fishfuck的博客
07-20 1514
尽管基于大规模遥感图像的3D城市场景重建和建模对于数字孪生和智能城市等许多关键应用至关重要，但由于异构数据集和几何模型的不确定性，这是一个困难的任务。本文提出了一种基于高斯溅射的方法，用于3D城市场景建模和几何检索，贡献如下。首先，我们开发并实现了一种大规模3D城市场景建模的3D高斯溅射（3DGS）方法。其次，我们在提出的3DGS模型中设计了点云密集化方法，以提高城市场景3D几何提取的质量。
pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizable 3D Reconstruction
Iron_lyk Blog
01-01 4306
我们研究 “generalizable novel view synthesis from sparse image observations” 的问题。可微分渲染给NVS领域带来了革命性的进展，但是也受限于它需要大的时间、内存，因为可微分渲染要计算每个相机射线上的数十个或数百个点。这启发了light-field transformers（SRT，Light field networks，Light field neural networks），它们通过将光线嵌入到query token中来渲染光线。
9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强
DQHNB的博客
09-27 1533
当前的 UIE 算法主要通过最小化增强图像和地面真实图像之间的重建损失，在合成数据集或具有伪标签的数据集上训练深度神经网络（DNN）。但是，合成和真实的水下图像有差距，在合成图像上训练的网络在真实环境下不一定有好的表现。并且使用L1和L2损失函数，往往忽视人类感知的重要性，（L1和L2损失只关注像素级别的差异，没有考虑人类视觉系统的感知特性。人类的眼睛对边缘和纹理的变化敏感，但是对颜色变化相对不敏感。为此，可以使用感知损失或者风格迁移损失 ​），导致增强的图片不尽人意。因此，本论文提出了一个。
3D-RCNN: Instance-level 3D Object Reconstruction via Render-and-Compare
07-04
We present a fast inverse-graphics framework for instance-level 3D scene understanding. We train a deep convolutional network that learns to map image regions to the full 3D shape and pose of all object instances in the image. Our method produces a compact 3D representation of the scene, which can be readily used for applications like autonomous driving. Many traditional 2D vision outputs, like instance segmentations and depth-maps, can be obtained by simply rendering our output 3D scene model. We exploit class-specific shape priors by learning a low dimensional shape-space from collections of CAD models. We present novel representations of shape and pose, that strive towards better 3D equivariance and generalization. In order to exploit rich supervisory signals in the form of 2D annotations like segmentation, we propose a differentiable Render-and-Compare loss that allows 3D shape and pose to be learned with 2D supervision. We evaluate our method on the challenging real-world datasets of Pascal3D+ and KITTI, where we achieve state-of-the-art results.
微软三维人脸重建论文总结——《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》
weixin_37340613的博客
07-04 5536
原作：https://arxiv.org/abs/1903.08527 研究机构：微软研究院 写在前面 想象一下，通过二维的人脸图片，生成高度还原的三维人脸模型。真是异想天开，可是人工智能要做的不就是实现那些异想天开的事情吗？再想象一下，这种功能能够运用的场景： 首先由于我从事的是游戏行业，因此很直接的就是能够生成玩家自定义的三维游戏角色。可以是玩家自己，也可以是玩家喜欢的人，只需要你上传一...
ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals 论文阅读
一抹烟霞的博客
12-15 1336
文章目录一、主要贡献二、主要流程2.1 模型表示2.2 位姿估计2.3 动态（物体）检测2.4 模型雕刻和自由空间管理2.5 限制和处理无效的度量 一、主要贡献 提出了基于TSDF的slam算法，该算法只基于纯几何的滤波方法就可以对动态目标进行滤除。我们提出利用配准所获得的残差，结合环境中自由空间的显式表示来检测动力学。因为没有使用深度学习和目标跟踪，所以不受类别、运动速度、运动物体数量的约束。 二、主要流程 我们首先通过直接利用模型表示的TSDF来执行初始姿态估计。通过观察配准得到的残差，我们可以检测出
Image-based table recognition: data, model, and evaluation（纯翻译版本-下一篇将总结概括该文章）
weixin_52012241的博客
12-16 1480
一、PubTabNet是IBM公司公布的基于图像的表格识别数据集。 其包含了568k+表格图片，其标注数据是HTML的表格结构，下载压缩包磁盘存储大小10G+。GitHub相关地址IBM的下载地址 相关论文：Image-based table recognition: data, model, and evaluation 摘要-文档中与特定主题相关的重要信息通常以表格形式组织，以帮助读者进行信息检索和比较，这可能很难用自然语言提供。然而，非结构化数字文档中的表格数据，例如。可移植文档格式(PDF)和图像
3D Reconstruction
u011354054的专栏
03-02 735
Preview:  playing an augmented reality game in which zombies chase you around your own home.  Tech: 3D mapping and modeling tools hold the key to truly augmenting our realities.(Paracosm has
Ubuntu环境下配置ImageBasedModellingEduV1.0
danmeng8068的博客
01-08 159
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43808250/article/details/110424577Ubuntu环境下配置ImageBasedModellingEduV1.0
三维重建 几何方法 深度学习_三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？
weixin_29197699的博客
12-24 1631
主要的深度学习系列算法有DBN， ConvNets, RNN等，基本上经典的深度学习算法都用过。详细请看唐路路(研究方向 深度学习 3D重建)在专栏 机器学习&深度学习--学术水准的理解 总结的文章 深度学习在3D重建上的应用近年来Deep Learning在计算机视觉上的应用主要在2D image 的detection，segmentation，classification等方面，感觉已...
什么是索引？
热门推荐
慎独
09-06 2万+
一、索引 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。 打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。 索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。 创建索引时，你需要确保该索...
Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
qq_31751039的博客
06-27 301
## PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation  点云数据是一种重要的几何数据结构， 由于其不规则的格式， 大部分研究都集中在怎样将数据转换成3d立体网格. 但是这样的工作是大量的且会出现问题. 所以作者提出一种新的网络结构来处理这样的情况，利用max...
What you need to do: 1.Calculate the (det _x, det_y) for all the detector elements; 2.Calculate the distance between all the reconstructed position and the position of all the elements; 3.Calculate the time for the acoustic signal to travel from the reconstructed positions to the detector elements using the distance and the speed of sound. 4.Back project the data to the positions in ROl based on the corresponding time delay. (Sampling rate is 38.5 MHz, which means the time between two adjacent data points is 1/38.5）. Data was acquired by a 256-element semi-circle array (180 degree). * Elements are evenly distributed. * The radius of the array is about 64.85 mm. * The reconstruction radius may vary from the array radius due to the speed of sound in water and tissue. * Sampling rate is 38.5 MHz. * Data length (number of data points) for each element: 4096; * Data.mat is 4096*256 (256 detector elements and 4096 data points for each element)
最新发布
03-24
用户提到“reconstruction radius may vary from the array radius due to the speed of sound”，这可能指的是在重建过程中，可能使用不同的半径（如根据声速调整时间对应的距离）。例如，如果数据采集时假设的声速...
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