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目前，PC提出了“深度网络”，以提高目标识别的准确度似乎是平等的“视觉研究”，在马尔被分为三个层次视觉计算：计算理论，表达和算法和算法。由于马尔，该算法不影响功能和效果算法，使马尔计算机视觉理论侧重于两个部分“计算理论”和“性能的算法。”
马尔认为，大脑的神经网络数据计算和计算机的数值分析学生计算服务企业发展没有形成一个社会本质区别，所以马尔没有对“算法能够得到实现”进行管理研究发现任何环境问题主要探讨。从现在随着中国传统神经系统学习科学的进展看，“神经计算”与数值方法计算在有些情况下会产生本质区别，如目前由于我国经济兴起的神经形态设计计算，但总体上说，“数值模型计算”可以“模拟神经计算”。至少从现在看，“算法的不同实现有效解决途径”，并不具有重要因素影响马尔计算视觉技术教育理论的本质属性。
在20世纪90年代初，计算机视觉从“抑郁”转向“繁荣”，主要得益于以下两个因素：一方面，目标应用领域从“工业应用”转向“精度和鲁棒性要求过高的应用”，特别是那些只需要“视觉效果”的应用，如远程视频会议、考古学、虚拟现实、视频监控等。 另一方面，发现多视图几何理论下的分层三维重建可以有效地提高三维重建的鲁棒性和准确性。
INRIA法国O.Faugeras，R.Hartely牛津大学和GE A.科 Zisserman前美国代表几个多视图几何的数字。 2000年Hartely和Zisserman，书合着在这方面的内容，给出了系统的总结对比。大数据需要自动重建，重建和自动优化需要反复，反复优化需要大量的计算资源。作为一个简单的例子，如果你想北京中关村地区的三维重建，以保证重建的完整性，需要获得大量的地面和无人机的图像。如果获取的高分辨率图像到地面。
10,000（4000×3000），5 UAV千高分辨率进行图像（8000×7000），以匹配一个三维模型重建以及图像，从该图像来选择可以适当的一组，和相机校准和位置数据信息来重建工作场景的三维空间结构，这样大的数据量，人工管理干预是可能的，整个社会三维重建发展过程我们必须是完全实现自动化的。
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