基于图像的三维重建问题

基于图像的三维重建是计算机视觉领域一个非常重要的研究方向。

在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中，涉及三维视觉的工作高达90+ 篇，占收录论文的比例更是高达10%左右，近两年的研究热度也是持续高涨。

由此可见，现实世界对象的三维重建是科研的前沿热点问题，也是计算机视觉、计算机图形学以及虚拟现实等领域中的共性科学问题与核心技术。 

目前，三维重建技术已广泛应用于定位、导航、自动驾驶、AR、工业制造等领域。京东、腾讯、百度等企业在招相应的岗位，薪资更是非常可观。 

学术界研究火热，产业应用落地广泛。面对三维重建的广阔发展前景，很多伙伴想要进入该领域，但三维重建不仅要具备深厚的数学功底，同时也需要熟练的C\C++编程能力，相较于其他视觉领域，入门门槛要高很多。而市面上又很难找到系统的学习资料，这更是增加了自学的难度。

企业需求高，学习难度大，如何摆脱这种困境呢？

基于此，深蓝学院开设了『基于图像的三维重建』在线课程。本课程时隔两年，重磅回归，全新录制，一些章节新增了结合深度学习的方法，让大家更多了解三维重建发展的前沿技术。

通过本门课程的学习，大家能够快速建立完整的知识架构体系，理解整个系统的原理和技术流程，大家在透彻理解传统的图像建模方法的同时，能够一起探讨结合深度学习的前沿发展技术！

针对代码实践，团队对三维重建开源系统MVE进行了较大程度的重构，整套系统的代码，仅仅调用了libpng、libjpeg、libtiff、eigen等库，逐行手写核心算法函数的全部代码，让大家更高效理解核心操作的原理。

隋唐

中科院自动化所模式识别与智能系统博士

博士期间的主要研究方向为三维计算机视觉与计算机图形学，研究课题为基于图像的三维建筑模型重建，在顶级国际期刊 IEEE TVCG 等主流期刊会议以第一作者发表多篇文章。

同时，基于博士期间的研究成果，研发若干三维重建相关系统并申请专利。

* 此外，通过本门课程了解深度学习在SFM方向的前沿进展以及未来的发展趋势。

除此之外，还能收获什么呢？

· 优质的学术圈子，伙伴们大多是来自985、211及海外高校硕博，在同一个社群中交流学习进步；