[发明专利]一种基于深度学习的上下文感知多视图三维重建系统及其方法在审
| 申请号： | 202011371766.2 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112489217A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 白素琴;史金龙;乔亚茹;钱强;茅凌波;束鑫;欧镇;田朝晖 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐澍 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的上下文感知多视图三维重建系统及其方法，该方法包括编码器、解码器、上下文融合模块、精化器、网络损失函数。编码器根据n个输入图像生成n个特征图；解码器以每个特征图作为输入，重建n个初始的三维形状；上下文融合模块将初始的三维形状作为输入，并自适应地选择每个初始三维形状的质量较高的重建部分进行融合，获得融合的三维形状；精化器将融合的三维形状作为输入，进一步更正重建的错误部分，进而重建出最终的三维形状。本发明提供了一种无接触、简便、从多个角度拍摄的视图中快速重建物体三维形状的技术，具有较高的系统鲁棒性和重建精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 上下文 感知 视图 三维重建 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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