# News
- [SurfaceNet+](https://github.com/mjiUST/SurfaceNet-plus) is available in 2020 TPAMI!
# SurfaceNet
M. Ji, J. Gall, H. Zheng, Y. Liu, and L. Fang. [SurfaceNet: An End-to-end 3D Neural Network for Multiview Stereopsis](https://www.researchgate.net/publication/318920947_SurfaceNet_An_End-to-end_3D_Neural_Network_for_Multiview_Stereopsis). ICCV, 2017
The [poster pdf](https://www.researchgate.net/publication/321126305_ICCV2017_SurfaceNet_poster) is also available.
![SurfaceNet experiment results](figures/experiment.png?raw=true "SurfaceNet experiment results")
![SurfaceNet pipeline](figures/pipeline.png?raw=true "SurfaceNet pipeline")
## How to run
1. install [Nvidia driver 375 + cuda 8.0 + cudnn v5.1](https://github.com/mjiUST/driver_cuda_cudnn)
2. install the conda environment by: `bash installEnv.sh`
* DON'T WORRY, conda will generate an isolated environment for SurfaceNet with python2.7, anaconda, theano, ... etc. That means all your libraries / packeges' version will not be affacted, at the same time the `~/.bashrc` file will not be changed.
* before you run, PLEASE change the CUDA/CUDNN path in the files:
- `./config/activate-cuda.sh` change the 1st line to your cuda path, e.g.: `export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda`
- `./config/activate-cudnn.sh` change the 1st line to your cudnn path, e.g.: `export CUDNN_ROOT=/home/<your-user-name>/libs/cudnn`
3. download the network model to the folder "./inputs/SurfaceNet_models" from the Dropbox [folder](https://www.dropbox.com/sh/8xs0u57ikj4qfvr/AADRQFQyJfG3WfH7ZvpcWmMKa?dl=0)
4. if the conda environment has been installed, one can activate it by: `. activate SurfaceNet`; deactivate it by: `. deactivate`.
5. in terminal run: `python main.py`
## Evaluation results
Some evaluation results are uploaded, including '.ply' files and the detailed number of Table 3. This could be helpful if you want to compare with this work.
## License
SurfaceNet is released under the MIT License (refer to the LICENSE file for details).
## Citing SurfaceNet
If you find SurfaceNet useful in your research, please consider citing:
@inproceedings{ji2017surfacenet,
title={SurfaceNet: An End-To-End 3D Neural Network for Multiview Stereopsis},
author={Ji, Mengqi and Gall, Juergen and Zheng, Haitian and Liu, Yebin and Fang, Lu},
booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},
pages={2307--2315},
year={2017}
}
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深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017(源码+原文) 深度学习三维
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深度学习三维重建 SurfaceNet-ICCV-2017(源码+原文) (166个子文件)
inference.0000022 179KB
.gitignore 164B
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eval_ply.m 740B
ObsMask9_10.mat 602KB
README.md 2KB
0006.png.P 105B
SurfaceNet.pdf 5.29MB
experiment.png 774KB
pipeline.png 340KB
dinoSR0009.png 302KB
dinoSR0010.png 297KB
dinoSR0011.png 278KB
dinoSR0008.png 276KB
dinoSR0007.png 239KB
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SurfaceNet.py 21KB
sparseCubes.py 19KB
rayPooling.py 17KB
layers.py 16KB
similarityNet.py 12KB
camera.py 12KB
image.py 10KB
main_reconstruct.py 10KB
denoising.py 10KB
utils.py 10KB
params.py 9KB
adapthresh.py 9KB
scene.py 6KB
CVC.py 6KB
earlyRejection.py 6KB
viewPairSelection.py 4KB
mesh_util.py 3KB
main.py 2KB
binarization.py 69B
thinning.py 28B
main_train.py 23B
installEnv.sh 2KB
qsub-SurfaceNet_inference.sh 445B
activate-cudnn.sh 404B
activate-cuda.sh 354B
deactivate-cudnn.sh 243B
deactivate-cuda.sh 237B
evaluate_DTU_22models.txt 17KB
conda_list_explicit.txt 16KB
dinoSR_par.txt 6KB
dinoSR_par.txt 6KB
README_how2evaluate.txt 1KB
LICENSE.txt 1KB
README.txt 156B
共 166 条
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