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23年CVPR来自芬兰一所大学 和欧洲Naver Labs 的论文“DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy”。 在实际应用中，多视角立体视觉重建 (MVS) 需要首先估算相机参数，例如内参数和外参数。这些参数通常很繁琐且难以获取，但它们对于在 3D 空间三角化，相应像素是必不可少的，而三角化是所有性能最佳的 MVS 算法核心。这项工作采取了相反的立场，引入 DUSt3R，这是一个用于任意图像集合的密集和无约束立体 3D 重建的全新范例，即无需事先了解相机标定或视点姿势即可进行操作。将成对重建问题视为点图的回归，从而放宽了通常投影相机模型的硬约束。这种公式可以顺利地统一单目和双目重建情况。在提供两张以上图像的情况下，进一步提出一种简单但有效的全局对齐策略，该策略在公共参考系中表达所有成对点图。该网络架构基于标准 Transformer 编码器和解码器
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