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摘要
摘要
三维场景重建已经发展了数十年，在自动驾驶、虚拟／增强现实(VR／AR)、
机器人导航、以及医学CAD建模等领域都有着广泛的应用。传统基于几何的三
维重建方法依赖多视图之间精确的图像特征匹配关系来获取相机位姿、实现三
维重建。该类方法的位姿估计可能会因特征点匹配不可靠等问题导致重建失败。
基于数据驱动学习的三维重建方法则通过使用深度模型来缓解这些问题，但这
些模型通常包含数千万甚至数十亿的优化参数来实现位姿估计和稠密重建
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