选自arXiv

作者：MohamedSayed等

机器之心编译

编辑：陈萍、小舟

来自Niantic和UCL等机构的研究者使用精心设计和训练的2D网络，实现了高质量的深度估计和3D重建。

从姿态图像重建3D室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depthmerging）和表面重建（surfacereconstruction）。最近，多项研究提出了一系列直接在最终3D体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的3D卷积层，限制其在资源受限环境中的应用。

现在，来自Niantic和UCL等机构的研究者尝试重新使用传统方法，并专注于高质量的多视图深度预测，最终使用简单现成的深度融合方法实现了高精度的3D重建。

论文

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