深度学习在三维环境重建中的应用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：计算机视觉联盟 最经典的计算机视觉问题是3-D重建。基本上可以分成两种路径：一是多视角重建，二是运动重建。前者有一个经典的方法是多视角立体视觉（MVS，multiple view stereo），就是多帧的立体匹配，这样采用CNN模型来解决也合理。传统MVS的方法可以分成两种：区域增长（region growing）和深度融合（depth-fusion）。当年CMU在美国超级碗（Superbowl）比赛展示的三维重建和视角转化，轰动一时，就是基于此路径，但最终没有被产品化（技术已经转让了）。后者在机器人领域成为同步定位和制图（SLAM）技术，有滤波法和关键帧法两种，后者精度高，在稀疏特征点的基础上可以采用集束调 ………………………………