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上士闻道，勤而行之

论文阅读《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》

本文出自谷歌与普林斯顿大学研究人员之手并发表于计算机视觉顶会ECCV2018。本文首次提出了应用于主动双目立体视觉的深度学习解决方案，并引入了一种新的重构误差，采用自监督的方法来解决缺少ground truth数据的问题，本文所提供的方法在许多方面表现出了最好的结果 Abstract 本文首次提出了第一个主动双目视觉系统的深度学习解决方案 ActiveStereoNet。由于缺乏...

Posted by Stonlimart on August 8, 2018

论文阅读《fusion4D》

Abstract test 本文提出了一个在线多视角动态捕捉，实时生成高质量时序三维重建的系统。我们的算法支持同时增量重建，和随时间推移提高重建质量，同时支持参数化非刚性场景运动。该算法对大量帧到帧的移动和拓扑变化是鲁棒的，从而允许我们重建极其有挑战性的场景。本文描述了相关的实时技术的有点，包括对在线生成的模型进行形变，还有连续将深度数据非刚性的融合到参考帧中。最后给出了几何重建结果，该方...

Posted by Stonlimart on January 29, 2018

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人生如逆旅，我亦是行人

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