公开(公告)号：CN114119916B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202111200048.3

申请日：2021-10-14

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩燮 ,  王若蓝 ,  李顺增 ,  赵融 ,  谌钟毓 ,  任铭铭 ,  杨恬恬

IPC: G06T17/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多视立体视觉重建方法，属于机器视觉技术领域。本发明从改变特征提取网络结构、设计贡献度算法、获取隐藏的空间信息出发，构建出更加适合多视角图像三维重建的网络模型，从而解决重建准确度和完整度不足等问题。本发明改进的MVSNet方法在DTU数据集上Acc和Comp达到了0.473和1.304，拥有更好的准确性和完整性；该方法适用于复杂的大规模图像三维重建环境，能够很好地用于逆向工程、古文物修复等领域。

公开(公告)号：CN114119916A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111200048.3

申请日：2021-10-14

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩燮 ,  王若蓝 ,  李顺增 ,  赵融 ,  谌钟毓 ,  任铭铭 ,  杨恬恬

IPC: G06T17/20 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多视立体视觉重建方法，属于机器视觉技术领域。本发明从改变特征提取网络结构、设计贡献度算法、获取隐藏的空间信息出发，构建出更加适合多视角图像三维重建的网络模型，从而解决重建准确度和完整度不足等问题。本发明改进的MVSNet方法在DTU数据集上Acc和Comp达到了0.473和1.304，拥有更好的准确性和完整性；该方法适用于复杂的大规模图像三维重建环境，能够很好地用于逆向工程、古文物修复等领域。