DeepSFM:这是ECCV2020论文“ DeepSFM”的PyTorch实现 源码

深度SFM 这是ECCV2020(口服)论文“ DeepSFM:通过深度包调整进行运动的结构”的PyTorch实施。 在这项工作中,我们设计了一种物理驱动的体系结构,即DeepSFM,该体系结构受传统的Bundle Adjustment(BA)的启发,该体系结构由两种基于成本量的体系结构分别用于深度和姿势估计,并不断地进行改进以改善这两种体系。深度(结构)和姿势(运动)的显式约束条件,与学习组件结合在一起时,可带来传统BA和新兴的深度学习技术的优点。我们的框架从不同的角度接收场景的帧,并为所有帧生成深度图和相机姿势。 请检查和以获取更多详细信息。 如有任何疑问,请联系Xingkui Wei 。 引文 如果出于任何目的使用此代码,请考虑引用: @inProceedings{wei2020deepsfm, title={DeepSFM: Structure From Motion Vi