一种基于ECATrans-MVSNet深度学习多视图立体几何三维重建方法

本发明公开一种基于ECATrans‑MVSNet深度学习多视图立体几何三维重建方法，输入的图片经由特征提取网络得到三个阶段不同尺寸且不同分辨率的特征图。第一阶段特征图先经深度特征提取网络得到第一阶段预测深度图，再经深度细化模块得到深度细化图；第一阶段预测深度图经深度特征提取网络得到第二阶段预测深度图；第二阶段预测深度图经深度特征提取网络得到第三阶段预测深度图。对重建目标的所有第三阶段预测深度图使用点云融合算法生成目标的点云三维模型。本发明通过改进特征提取网络、自适应特征体聚合和深度图细化方法，使得算法对三维重建的准确率、完整度都有相对提升。