基于深度学习的三维重建从入门实战教程 原理讲解 源码解析 实操教程课件下载

传统的重建方法是使用光度一致性等来计算稠密的三维信息。虽然这些方法在理想的Lambertian场景下,精度已经很高。

但传统的局限性,例如弱纹理,高反光和重复纹理等,使得重建困难或重建的结果不完整

基于学习的方法可以引入比如镜面先验和反射先验等全局语义信息,使匹配更加鲁棒,从而解决传统方法无法克服的难题

传统视觉算法已经很难有新的突破,各个领域都在朝深度学习方向研究,近几年各大视觉会议论文都是基于深度学习来实现三维重建,各个大厂招聘也越来越看重深度学习三维重建方法。

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1 教程目录

共50个pdf教程文件,

主要以PatchMatchNet和MVSNet 的理论和实操讲解为主,其他深度学习系列的MVS讲解为辅。

主要内容包括:
基于深度学习的三维重建 原理讲解、实操;
主流的深度学 MVS网络系列;
无监督MVS、半监督MVS、自监督MVS讲解;
pytorch、神经网络 等基础必备知识讲解;
可视化工具;

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