深度学习三维重建方法

深度学习三维重建方法是一种基于深度学习技术实现三维重建的方法。其基本思想是通过大量的图像数据输入到神经网络中，训练出一个能够自动从二维图像中恢复三维模型的模型。具体来说，深度学习三维重建方法主要分为两类：

1. 基于视觉几何的方法：这种方法通过分析图像之间的关系，推断出三维物体的形状和结构。其中最常用的方法是多视图几何方法，即通过多张图像之间的对应关系，计算出三维物体的点云或网格模型。

2. 基于体素的方法：这种方法将三维物体表示为一个三维网格或体素集合，并通过卷积神经网络等深度学习模型直接从二维图像中恢复出三维模型。

不同的方法各有优缺点，可以根据具体的应用场景选择适合的方法。