深度学习3d重建

深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，其中之一便是3D重建。3D重建是将一组二维图像转化为三维模型的过程，对于许多应用领域如虚拟现实、游戏开发、建筑设计等都有着非常重要的作用。本文将介绍深度学习在3D重建中的应用，并提供一个基于Tensorflow的代码示例。

1. 深度学习在3D重建中的应用

传统的3D重建方法基于机器视觉中的几何和相机模型，使用几何算法和深度传感器对场景进行建模。虽然这些方法在一定程度上能够进行3D重建，但是对于复杂场景，几何算法往往难以处理，且对于大范围的场景，采集大量的图像是非常麻烦和耗时的。

深度学习的出现解决了上述问题。深度学习通常通过图片、文本、语音等数据类型来训练模型，人工神经网络会自动学习该数据类型的特征，从而对其进行分类、分析、识别等任务。在3D重建中，深度学习能够通过对一组二维图像进行训练，输出其三维形状和几何信息，从而实现3D重建。

深度学习中常用的架构是卷积神经网络（CNN），由于其具有特征提取和空间稳定性的特点，它往往能够更好地进行3D重建。目前在3D重建中，CNN主要分为两种方法：单视图3D重建和多视图3D重建。

单视图3D重建通常采用一张图片进行3D模型推测和估计，其优点在于不需要大量的图像样本和3D场景模型，但其缺点是由于一张图片的视角有限，重建的3D模型往往存在遮