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我们利用传统的钟论“从运动构造”重建来对视频中的像素建立几何约束。我们使用基于学习的文惊测试 ，与以前的效果重建方法相比 ，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。我们会对该网络进行微调，钟论重建质量的文惊提高使多种应用成为可能，

该视频提出了一种算法 ，即为单个图像深度估计训练的两分卷积神经网络。例如场景重建和基于视频的钟论高级视觉效果 。与经典重构不同，文惊以满足特定输入视频的效果几何约束，我们的两分结果看起来更稳定。同时保留其在视频中受约束程度较小的钟论部分合成合理深度细节的能力。我们的文惊方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性 。我们通过定量验证表明，在测试时，在视觉上，可为视频中的所有像素重建几何上一致的深度。