BA NET：密集束平差网络解决结构光运动问题可实现的有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！

BA-NET是一种通过特征度量束平差（BA）解决结构光运动（SfM）问题的网络架构。该架构施加了多视角几何约束，使整个管道可微，从而学习适合SfM和BA的特征。BA-NET引入了一种新的深度参数化方法，首先生成多个基础深度图，然后通过特征度量BA优化最终的线性组合深度图。基础深度图生成器通过端到端训练学习。该系统结合了多视角几何约束和深度学习来解决稠密SfM问题。

BA-NET适用于研究计算机视觉、特别是结构光运动问题的研究人员和工程技术人员。它为多视角的三维重建任务提供了一种有效方法，能够恢复场景结构和相机运动。通过结合经典方法和深度学习的优点，BA-NET提高了模型的鲁棒性和准确性。实验表明，该方法在大规模真实数据上取得了成功。

在与其他现有方法（如传统BA和其他深度学习方法）进行比较时，BA-NET在多个基准数据集上展现了优越的性能。