传统多视图几何的三维重建，按照深度图的获取方式可以分为主动式三维重建和被动式三维重建。被动式三维重建是依靠多视图几何原理基于视差进行计算，按照采集设备的不同可以分为单目视觉、双目视觉和多目视觉。

单目视觉使用单一摄像头作为采集设备，依靠一段时间内获得的连续图像的视差来重建三维环境，然而单张图像可能对应无数真实物理世界场景，因此从图像中估计深度进而实现三维重建的难度较大。双目视觉则主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点，然后根据几何原理恢复出环境的三维信息，其可以较为精确的恢复深度信息。

而随着深度学习的发展，基于深度学习的三维重建方法也开始不断出现。在传统三维重建方法中引入深度学习算法进行改进，或者将深度学习算法与传统算法进行融合、优势互补，又或者模仿动物视觉，直接利用深度学习算法进行三维重建。

7月28日晚8点，智东西公开课邀请到CMU机器人学习博士后胡耀钰参与「CV前沿讲座」第11讲，胡博士将围绕《基于深度学习的双目深度重建技术研究与应用》这一主题进行直播讲解。从传统的非深度学习方法，以及现有的基于深度学习的方法对双目重建技术进行全面深入的讲解。感兴趣的朋友不要错过。

胡耀钰是卡内基梅隆大学机器人学院的博士后，主要从事视觉深度重建和点云处理等研究工作，其研究成果发表于ICRA、IEEE等国际顶尖会议。胡博士2017年于上海交通大学获得博士学位。