该论文提出一种利用单个 RGB 图像重建车辆的方法，通过学习形状先验和使用卷积神经网络技术，恢复车辆的 3D 姿势和形状，同时通过迭代重新加权最小二乘（IRLS）方法对噪声进行建模和优化，以达到在自动驾驶领域中优于现有单眼和立体摄像头方法的结果。
Sep, 2016
本文提出了一种基于神经隐式模型的 3D 物体重建方法，通过深度编码器作为初始形状潜码的鲁棒优化器，利用规则化测试时间优化潜码，深度鉴别器作为高维形状先验，并使用新颖的课程学习策略，从而更好地捕捉全局细节，在模糊的基准数据集上表现出色，展示了在真实世界数据上超越现有技术的优越性。
Jan, 2021
本研究提出了一种基于概率的方法，使用一种新型多任务 CNN 产生车辆方向、车辆关键点和线框边缘的概率分布，并将这些结果与三维视差信息结合到常见概率框架中，从而达到了最先进的结果。
Feb, 2021
本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。
Jun, 2019
本研究基于车辆的单一 RGB 图像，提出了一种学习框架，其将 3D 视角的特征表示与 2D 外观特征相结合进行车辆识别，通过在 BoxCars 数据集上的分类和验证任务中取得优越性能的结果验证了该方法的有效性。
Mar, 2019
通过识别物体及从同类物体的图片中获取帮助等手段来合成虚拟视图，从而从具有挑战性的情景中重建物体的技术使刚性结构运动算法的应用领域得到极大扩展。
Nov, 2014
本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。
一种从 2D 线描图中重建三维形状的方法，采用深度编码器 - 解码器网络将线描图转换为点云，通过多视角深度图和法线图的融合优化得到点云，在维持拓补和形状结构的同时比容积网络具有更高的重建精度和输出表面分辨率。
Jul, 2017
计算机辅助设计（CAD）模型生成是一项重要任务，提出了一种利用卷积神经网络、多视角池化和基于转换器的 CAD 序列生成器的网络架构，通过大量的模拟输入图片进行训练和优化，成功地从测试图像数据重建有效的 CAD 模型，并表明该网络的一些能力可以迁移到实际照片领域，然而目前可行的模型复杂度仍然受限于基本形状。
Sep, 2023
本文提出了一种卷积网络，可以仅仅基于单张图像预测出物体的 RGB 图和深度图，并将多幅深度图融合成完整点云后可转换成表面网格来对任意视野下的三维物体进行识别。网络通过合成的三维车和椅子模型进行训练，在有杂乱背景并搭配真实车辆图像的情况下，仍可生成合理的推测。
Nov, 2015