基于卷积神经网络的像素相位估计的泛化及基于 MRF 优化的一次性 3D 扫描相位解缠改进

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本文提出了一种名为RayMVSNet的多视角立体摄影方法,通过直接优化每个相机光线上的深度值来减轻计算和内存消耗。该方法在DTU和Tanks&Temples数据集上排名前列,在具有挑战性的场景中产生高质量的深度估计和点云重构。作者还提出了RayMVSNet ++,通过设计一个注重关注的门控单元,在每个光线周围的局部截锥体内选择语义相关的相邻光线,以增强每个光线的语境特征聚合。该方法在ScanNet数据集上实现了最先进的性能。

原文中文,约600字,阅读约需2分钟。
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