深度学习（四十七）——3D处理, NetVLAD, Spatial Transformer Networks

2018-09-26

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最新“三维深度学习(3D DL):过去与未来”教程，156页ppt

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3D机器学习资源汇总

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基于图像的三维建模参考资料

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3D计算机视觉简介

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三维深度学习中的目标分类与语义分割

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3D实例分割

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3D数据分类深度学习方法综述，25页论文带你全面了解最新进展

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三维语义分割概述及总结

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PRNet：人脸3D重建与密集对齐

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解决3D重建难题，伯克利大学根据单张平面彩图重建高精度3D结构

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悉尼大学发布首篇《基于图像的自动驾驶三维目标检测》研究进展，阐述3D检测数据、方法与挑战

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国科大本科生连续在CVPR，AAAI发文，系统提出三维模型库变形分析方法

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基于图像的场景三维建模

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国防科大、普林斯顿提出共面性检测网络：助力三维场景重建

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国科大本科生以第一作者身份发表AAAI论文，用神经网络分析三维模型

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阿里菜鸟物流：使用深度强化学习方法求解一类新型三维装箱问题

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单幅RGB图像整体三维场景解析与重建

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单摄像头数秒构建3D人体模型

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AI说，它可以把你变成个游戏：3D人体模型

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MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%

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海康、UCLA、北理联合提出3D DescriptorNet：可按条件生成3D形状，克服模式崩溃

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DeepMind生成查询网络GQN，无监督学习展现3D场景

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来看一场AI重建的3D全息世界杯比赛！

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UIUC & Zillow提出LayoutNet：从单个RGB图像中重建3D房间布局

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UCB吴翼&FAIR田渊栋等人提出强化学习环境Hourse3D

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CVPR 2017论文解读：用于单目图像车辆3D检测的多任务网络

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宅男福音DeepFake进阶版！基于位置映射图网络进行3D人脸重建

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腾讯优图提出几何对抗损失函数在单视图3D物体重建中的应用

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UC Berkeley新研究：多视角图像3D模型重建技术

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ScanComplete：可实现3D扫描的大规模“场景完成”和“语义分割”

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中科大&微软提出立体神经风格迁移模型，可用于3D视频风格化

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双流束网络：北理工提出深度立体匹配新方法

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2017以来的2D to 3D

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Pixel2Mesh：从单帧RGB图像生成三维网格模型

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超越像素平面：聚焦3D深度学习的现在和未来

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MIT谷歌伯克利三强联手，AI创造超现实主义3D运动雕塑

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通过端到端几何推理发现潜在3D关键点

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Google AI提出物体识别新方法：端到端发现同类物体最优3D关键点

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AI做不了“真”3D图像？试试Google的新生成模型

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SkeletonNet：完整的人体三维位姿重建方法

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深度学习新应用：在PyTorch中用单个2D图像创建3D模型

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云从3D人体重建登顶三项榜单，一张照片就能生成3D形象

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一张照片获得3D人体信息，云从科技提出新型DenseBody框架

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基于骨架表达的单张图片三维物体重建方法

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2DASL：目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法

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AM3D:高精度单目三维检测器

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AR版“神笔马良”：从单张2D图片建立3D人物运动模型，华盛顿大学与Facebook 3D重建

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3D重建：硬派几何求解vs深度学习打天下？

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3D人脸技术漫游指南

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从多视角RGB图像生成三维网格模型Pixel2Mesh++

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图像转换3D模型只需5行代码，英伟达推出3D深度学习工具Kaolin

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初学深度学习单张图像三维人脸重建需要读的文章

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基于Siamese网络的多视角三维人脸重建

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Hinton最新研究NASA：一种更好地学习三维模型动作的方法

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KITTI立体匹配霸榜论文算法详解

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Geoffrey Hinton再出神作：通过神经网络估计有关节可变形的三维模型

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深度学习在三维环境重建中的应用

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你们还在做2D的物体检测吗？谷歌已经开始玩转3D了

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序列化的三维形状生成网络PQ-NET

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Variational DropPath：提高3D CNN时空融合分析效率的秘诀

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基于3DMM的三维人脸重建技术总结

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如何入门多视角人脸正面化生成？不得不看的超详细最新综述！

三维重建是计算机视觉和深度学习的重要任务。目前三维重建按照其表达方式主要分为两大类：一类是显式表达，以点云为代表（也有生成网格和体素），由神经网络直接回归生成三维空间中的几何元素；另一类是隐式表达（如NeRF），神经网络只是建模三维物体的空间占用，需要后续的渲染或表面提取获得显式三维形状。

https://www.cnblogs.com/wuyida/p/6301262.html

三维重建技术概述

https://blog.csdn.net/wishchin/article/category/5723249

一个三维重建/SLAM的blog

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79628068

基于深度学习的视觉三维重建研究总结

https://mp.weixin.qq.com/s/C2h0xvcHCrnEYcDgHse5xA

从NeRF -> GRAF -> GIRAFFE，2021 CVPR Best Paper诞生记

https://mp.weixin.qq.com/s/ihrExTygb-Pnnh4o4tAYnQ

基于单目视觉的三维重建算法综述

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MVSNet: 非结构化多视点三维重建网络

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基于三维重建的全新相机姿态估计方法

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R-MVSNet:一个高精度高效率的三维重建网络

NetVLAD

NetVLAD算的上是CNN+传统算子的一个范例。

《NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition》

《GhostVLAD for set-based face recognition》

http://places.csail.mit.edu/

Vector of Locally Aggregated Descriptors

https://www.cnblogs.com/minemine/p/7364950.html

场景分类(scene classification)摘录

http://www.cnblogs.com/mafuqiang/p/6909556.html

图像检索——VLAD

https://www.oukohou.wang/2018/11/27/NetVLAD/

论文阅读-NetVLAD

https://www.oukohou.wang/2018/12/26/GhostVLAD/

论文阅读-GhostVLAD

https://mp.weixin.qq.com/s/cfUl0Eym0mu7rSJJL7Zt1A

基于深度学习的视觉实例搜索研究进展

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25013378

深度纹理编码网络 (Deep TEN: Texture Encoding Network)

https://blog.csdn.net/LiGuang923/article/details/85416407

图像检索与降维（一）：VLAD

https://blog.csdn.net/LiGuang923/article/details/85470289

图像检索与降维（二）：NetVLAD

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96718053

从VLAD到NetVLAD，再到NeXtVlad

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短视频潜力预测及其在微视推荐冷启动中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/WUP4C4XBHfVKI_xgHXUXiA

动作识别时序汇合（Temporal Pooling）方法介绍

Spatial Transformer Networks

《Spatial Transformer Networks》

http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4851806.html

Spatial Transformer Networks(空间变换神经网络)

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/51809605

论文笔记：Spatial Transformer Networks

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/51809605

Spatial Transformer Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/ciqQMezcB-oM24X8eQqTNg

花式玩耍Spatial Transformation Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/4VE2lZeFf05AyLp_s3nTFQ

理解Spatial Transformer Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/AI_QC8IgnjMSOAZJNbQjfQ

空间变换网络简单介绍