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介绍了一种可学习的DeformSampler,用于解决多视图立体匹配中深度估计的挑战。DeformSampler通过学习样本空间,传播与场景几何一致的深度,并拟合实际深度分布。集成到PatchMatch MVS系统中,提高挑战性区域的深度估计性能。实验证实了其卓越性能和泛化能力。

学习可变形假设采样以实现准确的 PatchMatch 多视角立体匹配

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-26T00:00:00Z
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