两分钟论文：惊人的AR效果来了

该视频提出了一种算法，可为视频中的所有像素重建几何上一致的深度。我们利用传统的“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，我们使用基于学习的测试，即为单个图像深度估计训练的卷积神经网络。在测试时，我们会对该网络进行微调，以满足特定输入视频的几何约束，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。我们通过定量验证表明，与以前的重建方法相比，我们的方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性。在视觉上，我们的结果看起来更稳定。我们的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。重建质量的提高使多种应用成为可能，例如场景重建和基于视频的高级视觉效果。