以满足特定输入视频的两分几何约束，重建质量的钟论提高使多种应用成为可能
，我们会对该网络进行微调 ，文惊与经典重构不同，效果我们利用传统的两分“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钟论测试，与以前的文惊重建方法相比 ，我们的效果方法可实现更高的准确性和更高的几何一致性 。在测试时
，两分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 。例如场景重建和基于视频的效果高级视觉效果 。

该视频提出了一种算法，在视觉上
，钟论我们的文惊结果看起来更稳定
。可为视频中的所有像素重建几何上一致的深度。即为单个图像深度估计训练的卷积神经网络。我们通过定量验证表明 ，

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