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概述
三维重建是一个长期存在的不适定问题,已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来,利用卷积神经网络(CNN)进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注,并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代,本文全面综述了这一领域的最新发展,重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。
1.简介
基于图像的三维重建的目标是从一幅或多幅二维图像中推断出物体和场景的三维几何和结构,从二维图像中恢复丢失的维数一直是经典的多视图立体和shape-from-X方法的目标,这些方法已经被广泛研究了几十年。
第一代方法是从几何的角度来处理这一问题的;它们侧重于