典型文献
多视图几何轻量级三维重建算法
文献摘要：
针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块,减少提取冗余度;采用由粗到精的策略,建立高效的深度图细化模块,减少计算量.实验表明,H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327 mm,计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44 s,内存消耗可低至2.46 GB,显著提高了三维重建的精度和准确度.
文献关键词：
三维重建;深度图;多视图几何;端到端网络;L-M算法
中图分类号：
作者姓名：
杨硕;谢晓尧;刘嵩
作者机构：
贵州师范大学 贵州省信息与计算科学重点实验室,贵阳550000
文献出处：
引用格式：
[1]杨硕;谢晓尧;刘嵩-.多视图几何轻量级三维重建算法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(06):1005-1012
A类：
深度图融合
B类：
多视图几何,轻量级,三维重建,重建算法,有深度,重建网络,high,efficiency,multi,view,stereo,network,MVSNet,粗略,取模,正则化,少提,冗余度,减少计算量,DTU,精度误差,差可,端到端网络
AB值：
0.335353
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