软件学报

作者：樊铭瑞，申冰可，牛文龙，彭晓东，谢文明，杨震

单位：樊铭瑞，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004911,申冰可，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004902,牛文龙，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004903,彭晓东，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 100049;国科大杭州高等研究院, 浙江 杭州 31002404,谢文明，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004905,杨震，中国科学院 国家空间科学中心, 北京 10019006

关键词：深度学习;计算机视觉;三维重建;多视图立体视觉

基金：中国科学院基础前沿科学研究计划(22E0223301); 中国科学院青年创新促进会项目(E1213A02)

多视图立体视觉在自动驾驶、增强现实、遗产保护和生物医学等领域得到广泛应用. 为了弥补传统多视图立体视觉方法对低纹理区域不敏感、重建完整度差等不足, 基于深度学习的多视图立体视觉方法应运而生. 对基于深度学习的多视图立体视觉方法的开创性工作和发展现状进行综述, 重点关注基于深度学习的多视图立体视觉局部功能改进和整体架构改进方法, 深入分析代表性模型. 同时, 阐述目前广泛使用的数据集及评价指标, 并对比现有方法在数据集上的测试性能. 最后对多视图立体视觉未来有前景的研究发展方向进行展望.

来源：2025年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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