التطورات الحديثة في إعادة البناء ثلاثية الأبعاد باستخدام التعلم العميق المعتمد على الصور: المنهجيات والتطبيقات

شهدت إعادة البناء ثلاثية الأبعاد (3D) من الصور تقدماً كبيراً بفضل التطورات الحديثة في التعلم العميق، إلا أن التباينات المنهجية وسياقات التطبيق المختلفة تطرح تحديات مستمرة. تستعرض هذه المراجعة المنهجية أحدث تقنيات التعلم العميق المستخدمة في إعادة البناء الثلاثي الأبعاد المعتمد على الصور من عام 2019 إلى 2025. من خلال تحليل واسع للدراسات المحكمة، تم تحديد وتقييم المنهجيات السائدة، ومقاييس الأداء، وأنواع الحساسات، ومجالات التطبيق. تشير النتائج إلى أن التقنيات المتعددة المناظر-المجسمة وتقدير العمق الأحادي هي الطرق السائدة، في حين تظهر الهياكل الهجينة التي تدمج بين التقنيات الكلاسيكية والتعلم العميق أداءً متفوقاً، خصوصاً في السيناريوهات المعقدة. لا تزال التحديات الكبرى قائمة، لا سيما في التعامل مع الحجب، والمناطق منخفضة القوام، والظروف الإضائية المتغيرة، مما يبرز أهمية تطوير نماذج قوية وقابلة للتكيف. وتشير الاستنتاجات الرئيسية إلى فعالية التقييمات الكمية والنوعية المتكاملة، ومزايا الطرق الهجينة، والحاجة الملحة لحلول حسابية فعالة وقابلة للتعميم مناسبة للتطبيقات الواقعية.