总共60讲全部上线！详解深度学习三维重建网络

三维重建技术简介

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：

三维重建技术是计算机视觉领域几十年来广泛研究的核心问题之一，其应用前景越来越广泛，比如增强现实（AR）、混合现实（MR）、自动驾驶、机器人领域、大型地图构建、文物保护、3D打印等。

自动驾驶中用于高精地图

三维重建技术流程图及分类

一个完整的三维重建流程如下所示，它涉及的主要技术有：多视图立体几何、深度 图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴 图、马尔科夫随机场、图割等。

根据不同的实现方法，我们可以将三维重建分为：传统基于几何的三维重建和深度学习方法三维重建。具体细分如下所示：

传统三维重建深度学习三维重建有何不同呢？

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。但也有一些常见的局限性，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。因此，传统三维重建方法在重建的完整性等方面仍有很大的改进空间。

近年来深度学习在三维重建上取得了很大的成功。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。因此掌握基于深度学习的三维重建前沿算法非常重要。另外，在这个大数据时代，深度学习已经是大家必须掌握的技能，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。

三维重建就业岗位要求

部分三维重建岗位要求：

薪资：

深度学习MVS网络演化图和学习大纲

下图是我们整理的独家深度学习MVS网络演化图：

基于此，计算机视觉life推出了新课程《深度学习三维重建：从 理论到实战》，以深度学习MVS网络演化图为主线，重点讲解三个优秀的开源框架 MVSNet（经典的深度学习MVS开源库）、PatchMatchNet（有监督MVS网络中最新最佳）、JDACS-MS（无监督MVS网络中最新最佳），并梳理各种变种网络，覆盖目前深度学习MVS最前沿、最优秀的技术。理论与实战并重，并且针对每章提供对应的作业和考试，并根据学习情况每月有机会获得100元学习基金 ，根据周作业、大作业、课程完成度等数据，评选最终的课程优秀学员，全额退还课程费用+发放优秀学员证书+至少1次内推机会！

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课程讲师及学员要求

讲师本硕均毕业于C9高校知名图形图像实验室。目前就职于行业头部图形图像处理算法公司，任资深三维重建算法工程师。有6年三维重建、图形图像项目经验，曾主导参与多个基于视觉的物体、人脸、人体三维重建项目。讲课耐心细致、深入浅出，广受学员好评。

视觉几何三维重建教程（第2期）：稠密重建，曲面重建，点云融合，纹理贴图

作业、全额返现、学习基金

作业重磅提升！

1. 每周每章节会有针对本章学习内容的作业和考试，需要在规定时间内完成作业。学习视频+作业考试巩固强化~学习效果双倍提高！

2. 全程陪伴式学习，每周公示学习情况排行榜，班主任跟进自制力较差学员~再也不怕学习掉队！

3. 不定期内部直播，分享学习经验和作业思路~学习收获UP UP UP！

学习基金 & 优秀学员全额返现！

每个学员有2次拿奖机会：包括1次月度优秀学员（退款100），1次最终课程优秀学员（全额退款）。

1. 每月公布当前累积排行榜单，排行榜前5%学员退款100元作学习基金奖励！

2. 课程结课后根据周作业、大作业、课程完成度等数据，评选最终的课程优秀学员（前5名），全额退还课程费用+发放优秀学员证书+至少1次内推机会！100%有效，等你来战！

注：①月排行榜根据累计周作业成绩得分，每周由班主任在课程群内公示动态排名榜单。②优秀学员退课程款在结课仪式时同步发放；评选日期详见学习规划表！

运行环境及学习要求基础

1. 运行环境：Ubuntu16.04/18.04。(Windows也支持，建议使用Ubuntu)

2. 硬件要求：普通台式机/笔记本电脑均可。关于GPU：如果需要训练，则需要GPU，无论是什么样的显卡型号至少要 有8G以上显存；如果没有显卡，或者显存很小，可以测试作者提供的预训练模型，跑下自己的数据看看效果，调试下 网络模型（课程学习是没问题的）。课程使用公开数据集，不需要相机等传感器硬件。

3. 编程语言：Python

4. 要求基础：

• a.对Python有简单的了解或着掌握过别的任何一门编程语言（例如Matlab）（Python上手简单快速，课程内会教大家入门）

• b.对深度学习没有要求，课程内会教大家从零入门深度学习；

• c.学过或者正在学习OpenMVS更好,MVS网络涉及的传统MVS算法课程内会讲解。

常见问题解答