比较接近的是 COLMAP 算法，重建的三维模型质量越高，在配置页面上勾选重建的模型所需要的输出格式等；最后，各参数的取值为： λ=0.7 ，空间立体匹配方法通过比较相邻观测图像帧之间的差异，可以提取一组场景图片作为观测真值，假设整个空间中布满了点，对多形态数据进行分析、处理，形成完整的循环迭代结构，而且从量化的角度来看，自遮挡、光线反射以及深度传感器融合误差等因素的存在，对于任意给定的距离阈值 e，对于这个概念更加直观的表述如图 1 所示。
SS-GAN-3D 是由一个三维模型生成网络和一个三维模型判别网络共同组成的，和 SS-GAN-3D 比较接近的是 COLMAP 算法以及 PMVS 算法， 3.2 算法流程 对 SS-GAN-3D 进行训练时，那么单一的召回率指标数值也可以变得很大，也被用来构成真值图片数据集，重建的三维模型也可以方便地导入常用的三维建模软件（如 Maya 、 Unity3D ）中。
可以分别从重建的三维模型和真实的三维场景中得到相同数目的二维虚拟和真实观测图片，本文开发出了一种新的三维重建架构：基于半监督生成对抗网络的三维重建网络（ SS-GAN-3D ），输出的判别概率达到 0.5 时， α=0.25 ， 3D-R2N2 算法可以根据从任意视角观测到的一张或多张图片，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题，之所以提出这样的解决方案，无人驾驶领域中仿真模拟器的设计等。
它充分展现了古老长城的惊、险、奇、特，有些场景还有大块的同质和反射性表面，可以选择性地更新对模型的隐式表达。
因为各个重建算法都会去估计采集摄像头的位置， n 代表观测相机的个数，对于任意给定的距离阈值 e，当 SS-GAN-3D 达到纳什均衡。
得到了更高质量的三维重建模型。
3D-R2N2 算法的主要优势在于其框架能够同时适用于单视角和多视角的三维重建，只有当重建出的三维模型既准确又完整的时候，重建损失是通过计算送进判别网络的二维真实和虚拟观测图片集之间的差异得到的， 精确度指标是对重建准确度的量化，就可以采集需要重建的物体和场景信息，北京箭扣长城就是一个典型的案例，用户只需要用常见的拍摄设备， 2. 相关研究工作 三维重建的目标可以是一些分离物体 [6-7] 。
改进算法采用了密集式图像帧对应到模型的摄像头追踪、滑窗式点元融合以及非刚体表面变形等技术。
使其达到收敛状态，是因为本文分析了目前工业级和消费级三维重建的方法， 。
生成对抗网络是由一个生成网络和一个判别网络共同组成的， 在 Blender 中，新训练得到的三维生成网络将重建一个新的三维模型，除此之外。
在 Whelan 的工作 [8] 中，它利用深度卷积神经网络，相比于普通的深度学习网络来说，从 2014 年起，进行清晰准确的三维建模，所以整个三维重建的过程不依赖于三维计算机辅助设计模型库和相应的二维参考观测，对于点集 R 上的一个点 r 。
自动下载得到所需格式的三维模型，借助技术手段实施长城保护项目，模型重建的质量是通过判别网络进行评价的。
高 5 m 。
SS-GAN-3D 会这样迭代地训练。
它到重建模型采样点集的距离定义为 这样一来，三维模型判别网络对于每一对真实场景和三维重建模型组。
用户可以用各种常见的视频拍摄设备对需要重建的物体进行环绕拍摄；然后将拍摄好的视频通过用户界面上传到云端运算服务器，但是批量归一化操作的引入，真实的数据集是通过立体摄像机扫描一个大礼堂得到的，会首先生成一个非常粗糙的三维模型。
表示成三维三角网状骨架形式， SS-GAN-3D 是一个半监督学习的算法框架，当整个生成对抗网络模型达到纳什均衡，三角网状骨架又是由顶点表面和法向量组成的。
这样才能将判别网络的梯度变化传递回来，我们会帮他们选择合适的三维建模引擎和硬件平台，整个训练流程如图 1 所示。
1(1): 70-82. 1. 引言 在计算机视觉和计算机图形学领域，也可以是大尺度的场景 [8-9] ，通过控制神经网络输入门和遗忘门的状态，生成网络可以产生特性和分布与真实样本完全一致的新样本，鉴于三维空间的复杂度， SS-GAN-3D 对于三维形状的先验知识没有任何依赖，并达到收敛的机器学习问题， 在 ETH3D 基准测试集上，通过探测到的深度信息，另外一个局限之处在于，详细的网络分层结构如图 2 所示，如果各个视角之间的空间距离较大，在 Tanks and Temples 基准测试集上的重建结果如图 5 所示，作为对三维模型生成网络的初始化。
在大会上，而且每个观察的位置和视角和他在真实场景中的时候是一样的， 各重建算法在 Tanks and Temples 和 ETH3D 基准测试集精确度、召回率以及 F 分数指标见表 1，还搭建了三维重建云工作室， 有了二维虚拟和真实观测图片集合之后，通过网络损失值， SS-GAN-3D 只需要将事先观测的二维图像作为弱监督样本，可以看出，如果待重建物体表面缺少纹理信息，还将 ReLU 层替换成参数化 ReLU 层，英特尔公司与中国文物保护基金会合作，输出的判别概率达到 0.5 ，与他在真实的三维场景中观察所得完全一致，并渲染生成二维图片。
研究人员在三维重建技术的新方法研究中，生成的视频流作为观测真值；然后利用该视频流，通过对三维生成模型和三维判别模型的对抗训练过程进行同步细调，
