多视图立体匹配论文分享PVA-MVSNet

论文题目：Pyramid Multi-view Stereo Net with Self-adaptive View Aggregation

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图1 PVS-MVSNet重建结果

PVA-MVSNet是ECCV2020的一篇文章，该文章在基于深度学习的MVS问题上，针对代价体和深度图优化方式进行了改进，减少了代价体运算所消耗的运算内存，同时大大提升了重建模型的完整度。效果如图1所示。

1.概述

PVA-MVSNet是继MVSNet之后，基于MVSNet提出的一种新的解决多视角立体匹配问题的方法。该方法优化了代价体的计算方法并且引入了新的深度图聚合结构，从而提高了重建点云的完整度和准确性。该方法在DTU数据集上进行训练，在Tanks&Temples数据集上进行测试，取得了非常可观的结果。

该方法提出了的PVA-MVSNet结构，该结构

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