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MVSNet及其改进版R-MVSNet：从ECCV2018到CVPR2019

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简介：
MVSNet及后续改进版本R-MVSNet分别在2018年欧洲计算机视觉会议(ECCV)和2019年计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出，旨在解决多视图立体匹配问题。这两篇论文提出了创新的网络结构和损失函数设计，显著提升了深度估计精度，并为该领域设立了新的基准。 MVSNet 和 R-MVSNet 的 BlendedMVS 数据集已发布！这是一种深度学习架构，用于从非结构化多视图图像推断深度图；R-MVSNet 是其扩展版本，适用于基于可伸缩学习的 MVS 重建。 如果您发现此项目对您的研究有用，请引用以下文献： @article{yao2018mvsnet, title={MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo}, author={Yao, Yao and Luo, Zixin and Li, Shiwei and Fang, Tian and Quan, Long}, journal={European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2018}} @article{yao2019recurrent

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  • MVSNet及其改进版R-MVSNet：从ECCV2018到CVPR2019
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    MVSNet及后续改进版本R-MVSNet分别在2018年欧洲计算机视觉会议(ECCV)和2019年计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出，旨在解决多视图立体匹配问题。这两篇论文提出了创新的网络结构和损失函数设计，显著提升了深度估计精度，并为该领域设立了新的基准。 MVSNet 和 R-MVSNet 的 BlendedMVS 数据集已发布！这是一种深度学习架构，用于从非结构化多视图图像推断深度图；R-MVSNet 是其扩展版本，适用于基于可伸缩学习的 MVS 重建。 如果您发现此项目对您的研究有用，请引用以下文献： @article{yao2018mvsnet, title={MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo}, author={Yao, Yao and Luo, Zixin and Li, Shiwei and Fang, Tian and Quan, Long}, journal={European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2018}} @article{yao2019recurrent
     
  • 最新的MVSNet版本现已可下载（包括ADR-MVSNet、DRI-MVSNet、HighRes-MVSNet和EPP-MVSNet）
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    简介：最新版MVSNet现可供下载，包含四种改进模型：具备高质量深度恢复能力的ADR-MVSNet，高效的DRI-MVSNet，高分辨率成像的HighRes-MVSNet及提升点精确度的EPP-MVSNet。 最新MVSNet下载包括ADR-MVSNet、DRI-MVSNet、HighRes-MVSNet 和 EPP-MVSNet。
     
  • MVSNet：实现与应用
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    简介：MVSNet是一种基于深度学习的多视图立体匹配网络，用于从多个视角的图像中重建三维场景，在自动驾驶、机器人导航等领域有广泛应用。 MVSNet是一种用于从非结构化多视图图像推断深度图的深度学习架构。如果您发现此项目对您的研究有用，请引用：@article{yao2018mvsnet, title={MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo}, author={Yao, Yao and Luo, Zixin and Li, Shiwei and Fang, Tian and Quan, Long}, journal={arXiv preprint arXiv:1804.02505}, year={2018}} 安装步骤如下： - 使用命令`git clone https://github.com/YoYo000/MVSNet`克隆项目。 - 安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0。 - 运行命令`sudo pip install -r requirements.txt`以完成依赖项的安装。
     
  • MVSNet_pytorch: 基于PyTorch的MVSNet实现
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    MVSNet_pytorch是基于PyTorch框架的一个深度学习项目，实现了多视图立体视觉网络(MVSNet)，用于高精度深度估计和3D重建。 MVSNet的非官方Pytorch实现由姚瑶、罗子欣、李世伟、田芳和龙泉在ECCV2018上提出。MVSNet是一种深度学习架构，用于从非结构化多视图图像中推断深度图。 使用环境如下： - Python 3.6（Anaconda） - Pytorch 1.0.1 训练步骤： 1. 下载并预处理固定训练摄像机的数据。 2. 将数据放置在名为MVS_TRAINING的文件夹内。 3. 创建一个checkpoints的日志目录。 4. 在train.sh中设置MVS_TRAINING为您的训练数据路径。 5. 使用命令`./train.sh`来启动训练。 测试步骤： 1. 下载并解压预处理后的测试数据，放置在名为DTU_TESTING的文件夹内。该文件夹应包含cams、images和pair.txt三个子目录或文件。 2. 在test.sh中设置DTU_TESTING为您的测试数据路径，并指定CKPT_FILE（检查点文件）。 以上是MVSNet非官方Pytorch实现的基本使用说明。
     
  • MVSNet代码详解与注释（基于PyTorch）
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    本项目提供MVSNet深度学习模型在PyTorch框架下的详细代码解析及注释。旨在帮助研究者深入理解该网络结构及其实现细节，促进多视图立体视觉领域的技术交流和应用开发。 MVSNet代码包含超详细注释，并使用PyTorch实现。其中的temp.py文件用于随机生成图像和内外参数，方便快速测试代码并学习网络结构。
     
  • 基于多视图几何的三维重建-P-MVSNet
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    P-MVSNet是一种基于多视图几何的深度学习方法，用于从多个视角的图像数据中进行高效的三维场景重建。该模型利用了卷积神经网络强大的特征提取能力，并结合传统的多视图几何约束，为大规模点云的生成提供了有效的解决方案，在精度和效率上均有显著提升。 多视图几何三维重建是计算机视觉领域的一项基础任务，其目的在于通过一系列已知相机参数的图片来估算场景的几何结构。随着卷积神经网络（CNNs）在诸如语义分割、场景理解和立体匹配等领域的广泛应用，并取得了显著的成功，基于学习方法的多视图立体（MVS）技术近年来也展示了强大的性能。 P-MVSNet是一个新提出的端到端深度学习模型，专门用于利用各向同性和非各向同性3D卷积进行多视图立体重建。该网络的核心在于两个模块：一个是分片聚合模块，能够从提取的特征中生成逐像素对应信息，并构建匹配置信度体积；另一个则是融合的3D U-Net，它能从中推导出深度概率分布并预测深度图像。 在深度估计任务中，基于平面扫描算法的成本体积是至关重要的。这些成本体积本质上具有各向异性特性，但在现有大多数方法中往往被简化为各向同性处理。P-MVSNet在此方面进行了创新，通过有效利用非各向异性的3D卷积来优化这一过程。 实验在DTU和Tanks & Temples基准数据集上进行，并显示了P-MVSNet在多视图立体重建中的优越性能。这些基准数据集不仅提供了大规模的真实场景图像，还为不同算法的评估与比较提供了一个公平平台。 尽管如此，多视图几何三维重建仍然是一项具有挑战性的任务，它需要处理大规模的数据、解决由于视角变化引起的遮挡问题，并有效地融合来自多个视角的信息。P-MVSNet在技术上取得了突破性进展，并为未来深度学习模型的应用提供了新的思路。 该网络不仅强调了端到端训练的重要性，还展示了深度学习模型在三维数据结构处理中的潜力。其分片聚合模块和混合3D U-Net架构提供更精确的深度信息，并通过整合多源视图数据提高重建的质量与效率。随着三维视觉技术在医疗、制造及虚拟现实等领域的广泛应用增加，P-MVSNet这样的先进技术将具有广阔的前景。 总之，P-MVSNet代表了多视图几何三维重建领域的重要进展，它结合平面扫描和深度学习方法实现了对复杂场景的精确深度估计，在理论与实际应用中均展示出巨大潜力。
     
  • 预处理的DTU训练和测试数据，用于MVSNet
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    本数据集包含经过预处理的DTU数据集图像与视差图，专门优化以适应MVSNet架构进行多视图立体匹配任务。 DTU训练集与测试集在MVSNET中的应用涉及到了数据准备阶段的具体工作内容。通过合理划分这些数据集，可以有效提升模型的泛化能力和准确性。
     
  • MVSNet 在DTU数据集Scan23上的重建效果及运行文件下载
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    本项目展示MVSNet在DTU数据集Scan23中的三维重建成果，并提供模型训练与测试所需的所有代码和预处理文件，便于研究者快速复现与应用。 MVSNet 用于重建 dtu 数据集中的 scan23 模型，并提供相应的重建效果文件及运行所需的文件下载。
     
  • CVP-MVSNet深度学习三维重建（CVPR 2020）（含源码、原文及译文）
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    CVP-MVSNet是一款基于深度学习进行多视角立体视觉的三维重建工具，本文介绍了该方法在CVPR 2020上的研究成果，并提供源代码和论文及其翻译版本下载。 深度学习三维重建 CVP-MVSNet——CVPR-2020（源码、原文、译文）提供了关于CVP-MVSNet的详细资料，包括其代码实现以及相关论文及其翻译版本。这一研究在计算机视觉顶级会议CVPR 2020上进行了展示，并且包含了一系列用于理解该技术细节和应用方法的重要资源。
     
  • OTSU算法及其改进版本
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    OTSU算法是一种用于图像处理和计算机视觉中的阈值分割方法，能够自动选取最佳阈值以实现图像二值化。本文将探讨OTSU的基本原理，并介绍其在性能上的多种改进方案，旨在提升算法的效率与准确性。 在MATLAB环境下实现OTSU算法，并探讨其改进形式，以优化图像的阈值计算过程，从而提升二值化效果。