神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法，实现对场景快速、准确的3D 立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系，同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿，以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法，将重建模型反馈至重建过程，用各视图像的偏差驱动模型变形。将粗略、不准确的原始网格曲面经过致密的非刚性变形，调整至精确的曲面。在统一计算设备架构下，利用图形处理器对光流算法进行并行加速，显著提高了重构算法运行的实时性。室内真实场景下的重建结果证明了所提算法的可行性与准确性。

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德国慕尼黑工业大学计算机视觉教授Cremers和他的博士生写的书，关于场景流(scene flow)的入门教材。scene flow 可以用来做运动分析，3D感知。