首页
后端开发
Python
深度学习驱动的三维重建解析CVP-MVSNet(CVPR 2020)

深度学习驱动的三维重建解析CVP-MVSNet(CVPR 2020)

16 次浏览 0 条评论
zip
zip

在深度学习领域中，三维重建技术因其广泛的应用场景而备受关注，带您详细解读CVP-MVSNet。该模型于CVPR 2020上首次提出，以其创新的多视图立体匹配技术提升了三维重建的准确性和效率。

CVP-MVSNet的核心概念

CVP-MVSNet模型的核心是通过自适应的视角图像金字塔优化三维点云生成。该方法引入了一种层级视图聚合策略，从而在计算精度和效率之间取得平衡。

源码解析

我们提供了CVP-MVSNet的完整源码及注释，便于开发者理解其关键算法和实现细节。

论文及译文下载

对于有学术需求的用户，可以访问原文和译文，从而更深入地了解论文的实验设计与评估方法。

通过CVP-MVSNet的学习和应用，开发者们可以在多视图立体匹配和三维重建中取得显著进展。

zip
CVP-MVSNet——CVPR-2020（源码、原文、译文）.zip 预估大小：29个文件
file
CVP-MVSNet 译文.docx 3.19MB
folder
CVP-MVSNet-master 文件夹
folder
CVP_MVSNet 文件夹
file
utils.py 1KB
file
eval.py 16KB
folder
dataset 文件夹
file
utils.py 5KB
file
dataPaths.py 1KB
file
dtu_jiayu.py 6KB
file
.gitignore 40B
folder
fusion 文件夹
file
fusion.sh 448B
file
requirements_fusion.txt 74B
file
preprocess.py 17KB
file
depthfusion.py 8KB
file
fusibile_to_dtu_eval.py 1021B
file
.gitignore 32B
file
scan_list_test.txt 154B
file
requirements.txt 202B
file
train.sh 478B
folder
models 文件夹
file
modules.py 13KB
file
net.py 8KB
folder
checkpoints 文件夹
folder
pretrained 文件夹
file
model_000027.ckpt 6.43MB
file
.gitignore 14B
file
.gitignore 28B
file
eval.sh 539B
file
train.py 6KB
file
argsParser.py 3KB
file
Dockerfile 243B
file
.gitignore 2KB
file
README.md 3KB
file
Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo.pdf 5.79MB
file
CVP-MVSNet-master.zip 5.92MB
zip 文件大小：20.38MB