【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?

news2025/6/8 20:26:09

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入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:

一、基础知识储备

1. 数学基础
  • 线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。
  • 几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。
  • 概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如卡尔曼滤波)。
  • 微积分:梯度下降、优化理论(深度学习中的模型训练)。
2. 计算机视觉基础
  • 核心概念:相机

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