基于关键帧选择的距离无关多视图深度估计

从已知位姿的帧进行3D重建的方法需要关于场景度量范围的先验知识，通常是为了沿极线恢复匹配线索并缩小搜索范围。然而，在实际场景中——例如，从视频序列进行室外3D重建——这种先验知识可能无法直接获得或估计不准确，从而严重阻碍性能。在本文中，我们专注于无需场景度量范围先验知识的多视图深度估计，提出了RAMDepth，一个高效且纯2D的框架，该框架颠倒了深度估计和匹配步骤的顺序。此外，我们展示了我们的框架能够提供关于用于预测的视图质量的丰富见解。更多材料可在我们的项目页面找到：https://andreaconti.github.io/projects/range_agnostic_multi_view_depth。