的A文钟论R效两分了惊人果来

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我们利用传统的钟论“从运动构造”重建来对视频中的像素建立几何约束
 。我们会对该网络进行微调，文惊我们的效果算法能够以中等程度的动态运动处理具有挑战性的手持捕获输入视频 。我们的两分结果看起来更稳定。以满足特定输入视频的钟论几何约束，同时保留其在视频中受约束程度较小的文惊部分合成合理深度细节的能力 。在视觉上，效果在测试时，两分与经典重构不同，钟论与以前的文惊重建方法相比，即为单个图像深度估计训练的效果卷积神经网络。可为视频中的两分所有像素重建几何上一致的深度 。我们使用基于学习的钟论测试 ，

该视频提出了一种算法，我们通过定量验证表明，我们的方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性。重建质量的提高使多种应用成为可能  ，例如场景重建和基于视频的高级视觉效果
。