三维重建13X-2：FCN和MaskRCNN中Mask的获取

在添加检测的三维重建中，获取连续性图片区域是一个提高三维重建效果的重要方法。不管在稠密重建和稀疏重建，对特定的目标区域添加UV图，并可以对特定区域内的稀疏或者稠密点云深度进行优化。

当然，使用较为传统的方法，作为一个耗时的工程，通过激光器扫描的稠密表面点云，然后经过图片传统经验方法进行分割贴图，是一个效果更好的方法。但在此不做讨论，只讨论使用单一方法提高三维重建的可视化效果。

FCN-DeepLab中的MASK获得

严格地说，FCN系列目的并非形成Mask，而是基于分割的思路，而Mask是基于目标检测的思路。基于FCN的DeepLab框架添加了CRF模型，进行分割优化，成为分割效果较好的一个经典框架。

参考：可视化并获取fcn的中间结果; FCN生成的高层特征Map，Map的每一个像素对每个类别都有一个概率描述，即每一个类别都有一个图片大

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