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基于深度学习的单视图三维重建方法的研究进展
文献摘要：
单视图三维重建技术的研究是一个长期存在的不适定问题,随着深度学习的不断发展,基于深度学习的单视图三维重建问题得到了广泛的关注,近年来取得了显著进展.首先,从体素、点云、网格三种不同的三维模型表示形式概述了基于深度学习的单视图三维重建方法的研究进展.其次,归纳总结了目前国内外常用的三维重建数据集以及评价标准,并对一些经典方法按照不同指标进行对比分析.最后,针对三维重建在重建分辨率、重建评价指标以及现有数据集存在的问题,对未来三维重建的发展进行了展望,并探讨了三维重建技术中仍然面临的挑战及发展趋势.
文献关键词：
深度学习;单视图;三维重建;三维模型
中图分类号：
作者姓名：
刘国柱;于新
作者机构：
青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]刘国柱;于新-.基于深度学习的单视图三维重建方法的研究进展)[J].青岛科技大学学报（自然科学版）,2022(06):98-108
A类：
B类：
单视图,重建方法,三维重建技术,长期存在,不适定问题,题得,点云,模型表示,表示形式,经典方法,同指,建在,挑战及发展趋势
AB值：
0.239913
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