为什么三维重建才是CV的最终归宿？

自计算机图形学问世以来，三维重建技术便逐渐发展为其重要研究领域。三维重建技术的出现，让人们能够以更加直观的方式理解和展示现实世界中的物体和场景。

然而，由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及重要数学公式的的推导要求较高，特别是对初学者来说，几乎没有一个完整明确的学习路线可以参考，网上资料也比较零散，入门比较困难。

为此，深度之眼推出了《彻底吃透计算机视觉——三维重建》，本课程是包含经典三维重建论文泛读+算法详解+实验的课程，由资深大厂算法工程师主讲。

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课程大纲

01
基于3DMM的三维人脸重建算法详解+实验02
Nolinear 3DMM算法详解+实验03
Nolinear 3DMM V2-论文泛读+算法详解+实验04
3DDFA算法详解+实验05
Unsup3D论文泛读+算法详解+实验06
Toward 3D 论文泛读+算法详解+实验07
MVSNet论文泛读+算法详解+实验08
Cost Volume论文泛读+算法详解+实验讲解

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课程亮点

亮点一：算法原理结合代码详解，讲透原理；

亮点二：老师不仅带大家泛读论文，还会讲解原算法本身和对算法处理数据存在的问题进行改进以及实验的问题。

课程附赠

1.ARAH: Animatable Volume Rendering of Articulated Human SDFs

2.HuMMan: Multi-Modal 4D Human Dataset for Versatile Sensing and Modeling

3.Learning to Fit Morphable Models

4.SUPR: A Sparse Unified Part-Based Human Representation

5.3D Clothed Human Reconstruction in the Wild

6.ICON: Implicit Clothed humans Obtained from Normals

7.Surface-Aligned Neural Radiance Fields for Controllable 3D Human Synthesis

8.SparseFusion: Distilling View-conditioned Diffusion for 3D Reconstruction

9.PAniC-3D: Stylized Single-view 3D Reconstruction from Portraits of Anime Characters

10.AvatarMAV: Fast 3D Head Avatar Reconstruction Using Motion-Aware Neural Voxels

因篇幅有限，仅展示前十篇；

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课程详情