目录
目录
SL-Sensor：基于结构光的高精度开源三维重建系统（arxiv2022）
浙大团队研发NeuralRecon，首个基于学习的实时单目三维重建系统
论文: 《ICON : Implicit Clothed humans Obtained from Normals》
github: GitHub - YuliangXiu/ICON: ICON: Implicit Clothed humans Obtained from Normals (CVPR 2022)
ICON论文解读
人体3D重建-ICON论文解读_‘Atlas’的博客-CSDN博客_人体3d重建
Keypoint NeRF 笔记
Keypoint NeRF 笔记_fishslot的博客-CSDN博客
几篇论文实现代码：
《KeypointNeRF: Generalizing Image-based Volumetric Avatars using Relative Spatial Encoding of Keypoints》(ECCV 2022) GitHub: github.com/facebookresearch/KeypointNeRF [fig1]
《Towards Sequence-Level Training for Visual Tracking》(ECCV 2022) GitHub: github.com/byminji/SLTtrack [fig2]
《PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning》(ECCV 2022) GitHub: github.com/johnsk95/PT4AL
《WaveGAN: An Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation》(ECCV 2022) GitHub: github.com/kobeshegu/ECCV2022_WaveGAN
《Low-Complexity Acoustic Echo Cancellation with Neural Kalman Filtering》(2022) GitHub: github.com/fjiang9/NKF-AEC
《Patching open-vocabulary models by interpolating weights》(2022) GitHub: github.com/mlfoundations/patching [fig3]
论文题目：Photorealistic Monocular 3D Reconstruction of Humans Wearing Clothing
论文链接：https://arxiv.org/abs/2204.08906
项目链接：https://phorhum.github.io/
论文摘要： 我们介绍了PHORHUM，这是一种新颖的，端到端的可训练的深度神经网络方法，用于仅给定单目RGB图像的照片级真实感3D人体重建。我们的像素对齐方法可估算详细的 3D 几何体，并首次将无阴影表面颜色与场景照明一起进行估算。观察到仅靠3D监督不足以进行高保真度色彩重建，我们引入了基于补丁的渲染损失，从而能够在人类的可见部分上进行可靠的色彩重建，并对不可见部分进行详细而合理的色彩估计。此外，我们的方法专门解决了先前工作在表示几何，反照率和照明效应方面的方法论和实践局限性，在端到端模型中，因子可以有效地解开。在广泛的实验中，我们展示了我们方法的多功能性和稳健性。我们最先进的结果对该方法进行了定性验证，并针对几何和颜色重建的不同指标进行了验证。
2022年：
博文解读：
2021年：
https://github.com/zju3dv/NeuralRecon
https://github.com/zju3dv/NeuralRecon-W
好像没开源：
论文名称: Mobile3DRecon: Real-time Monocular 3D Reconstruction on a Mobile Phone