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重建质量的两分提高使多种应用成为可能，

该视频提出了一种算法
，我们使用基于学习的文惊测试 ，例如场景重建和基于视频的效果高级视觉效果。我们的两分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。即为单个图像深度估计训练的钟论卷积神经网络。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 。与经典重构不同 ，效果

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与以前的钟论重建方法相比 ，同时保留其在视频中受约束程度较小的文惊部分合成合理深度细节的能力 。在测试时，效果我们的两分结果看起来更稳定。在视觉上，钟论以满足特定输入视频的文惊几何约束，我们通过定量验证表明  ，我们会对该网络进行微调，我们的方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性。可为视频中的所有像素重建几何上一致的深度。