SurfaceNet：一种用于多视图立体的端到端三维神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-05-26 v1
摘要
本文提出一种用于多视图立体的端到端学习框架。我们将该网络命名为 SurfaceNet。它以一组图像及其对应的相机参数作为输入，并直接推断三维模型。该框架的关键优势在于，光度一致性以及表面结构的几何关系都可以以端到端的方式直接学习，用于多视图立体的目的。SurfaceNet 是一个全三维卷积网络，通过将相机参数与图像一起编码到三维体素表示中来实现。我们在大规模 DTU 基准上对 SurfaceNet 进行了评估。
引用
@article{arxiv.1708.01749,
title = {SurfaceNet: An End-to-end 3D Neural Network for Multiview Stereopsis},
author = {Mengqi Ji and Juergen Gall and Haitian Zheng and Yebin Liu and Lu Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.01749},
year = {2020}
}
备注
2017 iccv poster