基于自注意力网络的多视角立体重建

作者：李秋怡; 徐长波^*; 赵梓平

来源：北京印刷学院学报, 2023, 31(12): 48-53.

DOI：10.19461/j.cnki.1004-8626.2023.12.004

• 三维重建
• 深度学习
• 特征提取
• 自注意力网络

为了缓解多视图立体(multi-view stereo, MVS)重建模型缺乏对图像的整体理解以及深度信息的关联未有效利用，而只关注图像局部相关性的信息，本文提出一个动态尺度特征提取网络，该网络由粗到细的级联结构输出特征以及Transformer注意力机制的方法有效地建立多视图深度相关性，适用于场景深度推断及三维重建。模型在DTU(Technical University of Denmark)公开数据集上测试，与CasMVSNet相比，重建的整体性提升6.6%。实验表明，其模型在完整性和准确性指标上较其他基于深度学习方法有一定的提升，取得较好的三维重建效果。

• 单位
  北京印刷学院