2015-2020年各类国际会议与期刊基于图像的三维对象重建论文综述（2）——Encoder stage
2. Encoder Stage
基于深度学习的3D重建算法将输入I编码为特征向量x = h（I）∈X，其中X是潜在空间。 良好的映射函数h应该满足以下属性：
- 代表相似3D对象的两个输入I1和I2应该映射到在潜在空间中彼此靠近的x1和x2∈X。
- x的小扰动∂x应该对应于输入形状的小扰动。
- h引起的潜像表示应不受照相机姿态等外部因素的影响。
- 3D模型及其对应的2D图像应映射到潜在空间中的同一点上。确保表示不会造成歧义，从而有助于重建。
通过使用将输入映射到离散或连续潜在空间的编码器，可以解决前两个条件。 这些可以是平面的或分层的。 第三个问题已通过disentangled representations解决。 在训练阶段，已通过使用TL体系结构解决了最后一个问题。
Discrete latent spaces
将输入图像映射到潜在空间的2D编码网络遵循与3D形状网络相同的体系结构但使用2D卷积。不同的工作中使用的层数和类型是不同的。[1]使用nconv=3个卷积层，分别有64、128、256通道，nfc=3个完全连接层，分别有1024、1024和512个神经元。其他工作也有添加池层和(ReLU)。可以使用深度残差网络（ResNet）来实现3D形状和2D图像编码网络。与VGGNet等传统网络相比，ResNet改善和加快了非常深的网络的学习过程。
Continuous latent spaces
使用上一节中介绍
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