【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法、系统、电子设备，属计算机视觉，人工智能。
技术介绍
1、三维重建技术在教育、娱乐、医疗、交通等领域具有广泛应用。在医疗领域，精确重建的标本和人体内外结构的三维模型对医学诊疗具有重要意义。车辆无人驾驶中，街区场景的三维模型提供了关于道路、建筑物、行人、车辆等环境元素的详细信息，用于环境感知和路径规划，帮助车辆实现安全、高效的自主导航。在虚拟现实、增强现实、电影特效、游戏开发等领域，三维模型被广泛应用于场景构建、动画制作、视觉效果渲染等方面，用户可以通过对三维模型的渲染和显示，获得身临其境的高度逼真的虚拟环境体验。深度学习三维重建方法的崛起，提供了一种使用深度学习完成三维重建任务的思路，其中patchmatch网络由于消耗内存小，重建质量高，表现出了良好的性能。
2、虽然patchmatch网络能够重建具有复杂几何形状和外观纹理的三维模型。但是，该方法仍存在许多问题：首先特征提取过程中，通过上采样或下采样操作将特征映射到不同尺度，导致边缘信息模糊、纹理失真或出现锯齿状伪...
【技术保护点】
1.一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述Step1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述Step2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述Step3包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述加权融合方式表示为：
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述step1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述step2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述step3包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述加权融合方式表示为：
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应特征融合的深度学习三维重建方法，其特征在于：所述step4包括：
7.一种基于自适应特征融合的深度学习...
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