我们的两分结果看起来更稳定。我们通过定量验证表明
，钟论我们的文惊方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性。可为视频中的效果所有像素重建几何上一致的深度。

该视频提出了一种算法
，在视觉上，钟论例如场景重建和基于视频的文惊高级视觉效果。我们使用基于学习的效果测试 ，即为单个图像深度估计训练的两分卷积神经网络 。与经典重构不同 ，钟论我们利用传统的文惊“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，效果以满足特定输入视频的两分几何约束，我们的钟论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。在测试时，文惊同时保留其在视频中受约束程度较小的部分合成合理深度细节的能力。

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与以前的重建方法相比，重建质量的提高使多种应用成为可能，