研究生科研必备！！！2015-2020年各类国际会议基于图像的三维重建论文综述（1）——总览
此文为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的第一部分,总览部分
本文涵盖总结了2015到2020年几百篇国际会议与期刊上的3d-reconstruction文章。
本系列文章包括：
1.总览
2.Encoder-stage
3.Volumetric decoding
4.3D Surface Decoding
5.Leveraging other clues
6.Training
7.Datasets
8.Comparison
一.图像三维重建的输入、输出、网络架构与训练方法
输入可能是
- 单张图片
- 使用RGB摄像机捕获的多幅图像，其内在和外在参数可以是已知的或未知的
- 视频流，即具有时间相关性的图像序列
输出的表示对于网络体系结构的选择至关重要。 这也影响了重建的计算效率和质量。
- 体素表示：在早期基于深度学习的三维重建技术中被广泛采用，允许使用规则体素网格对三维形状进行参数化。 因此用于图像分析的2D卷积可以很容易地扩展到3D。 然而它们在内存需求方面非常昂贵，只有少数技术可以实现子体素精度。
- 基于表面的表示：其他论文探讨了基于表面的表示，如网格和点云。 虽然这种表示具有内存效率，但不是规则的结构，因此它们不容易适应深度学习体系结构。
- 中间表示：虽然一些三维重建算法直接从RGB图像中预测物体的三维几何形状，但另一些算法将问题分解为顺序步骤，每一步都预测一个中间表示。
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