傳統多視圖幾何的三維重建，按照深度圖的獲取方式可以分為主動式三維重建和被動式三維重建。被動式三維重建是依靠多視圖幾何原理基於視差進行計算，按照採集設備的不同可以分為單目視覺、雙目視覺和多目視覺。
單目視覺使用單一攝像頭作為採集設備，依靠一段時間內獲得的連續圖像的視差來重建三維環境，然而單張圖像可能對應無數真實物理世界場景，因此從圖像中估計深度進而實現三維重建的難度較大。雙目視覺則主要利用左右相機得到的兩幅校正圖像找到左右圖片的匹配點，然後根據幾何原理恢復出環境的三維信息，其可以較為精確的恢復深度信息。
而隨著深度學習的發展，基於深度學習的三維重建方法也開始不斷出現。在傳統三維重建方法中引入深度學習算法進行改進，或者將深度學習算法與傳統算法進行融合、優勢互補，又或者模仿動物視覺，直接利用深度學習算法進行三維重建。
7月28日晚8點，智東西公開課邀請到CMU機器人學習博士後胡耀鈺參與「CV前沿講座」第11講，胡博士將圍繞《基於深度學習的雙目深度重建技術研究與應用》這一主題進行直播講解。從傳統的非深度學習方法，以及現有的基於深度學習的方法對雙目重建技術進行全面深入的講解。感興趣的朋友不要錯過。
胡耀鈺是卡內基梅隆大學機器人學院的博士後，主要從事視覺深度重建和點雲處理等研究工作，其研究成果發表於ICRA、IEEE等國際頂尖會議。胡博士2017年於上海交通大學獲得博士學位。
課程時間
直播時間：7月28日20:00直播地點：智東西公開課小程序答疑地址：三維重建討論群
課程詳情
主題：基於深度學習的雙目深度重建技術研究與應用
提綱：1、雙目深度重建的基本原理2、非深度學習的雙目重建方法解析3、基於深度學習模型的關鍵結構4、基於深度學習的雙目重建技術應用
講師：
胡耀鈺，CMU機器人學院博士後，2017年於上海交通大學獲得博士學位；主要從事視覺深度重建，點雲處理等研究工作，研究成果發表於ICRA、IEEE等國際頂尖會議。
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