إعادة بناء الشبكات العميقة من صور RGB单车的影像通过拓扑修改网络 请注意，最后一句中的“单车的影像”似乎是一个错误，原文中并没有这一部分。正确的翻译应该是： إعادة بناء الشبكات العميقة من صور RGB عبر شبكات تعديل الطوبولوجيا

إعادة بناء الشبكة ثلاثية الأبعاد لجسم عام من صورة واحدة أصبح ممكناً بفضل التطورات الحديثة في تقنيات التعلم العميق. ومع ذلك، بسبب الصعوبة غير البسيطة في إنشاء هيكل شبكة قابل للتنفيذ، غالباً ما تبسط الطرق الرائدة المشكلة من خلال تعلم الانحرافات التي يسببها تشويه شبكة القالب حتى يصل إلى السطح المستهدف. رغم أن بإمكان تشويه العديد من القطع الشبكية إعادة بناء شكل ثلاثي الأبعاد ذي طوبولوجيا معقدة، إلا أنه لا يزال من الصعب ربط النتائج لضمان جودة عالية للشبكة. في هذا البحث، نقدم إطاراً شاملاً لإعادة بناء الشبكة من وجهة نظر واحدة قادر على إنتاج شبكات ذات جودة عالية وطوبولوجيات معقدة من قالب شبكة واحد ذو صنف الصفر (genus-0). المفتاح لنهجنا هو إطار جديد للتشكيل التدريجي يتناوب بين تشويه الشبكة وتعديل الطوبولوجيا. بينما يقوم شبكة التشويه بتوقع الترجمات لكل رأس (vertex) لتقليل الفجوة بين الشبكة المعاد بناؤها والحقيقة الأرضية (ground truth)، يتم استخدام شبكة تعديل الطوبولوجيا الجديدة لتقليم الوجوه المعرضة للأخطاء، مما يمكن الطوبولوجيا من التطور. عن طريق تكرار هذين الإجرائيين، يمكن تغيير طوبولوجيا الشبكة بشكل تدريجي مع تحقيق دقة أعلى في إعادة البناء. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم شبكة تحسين الحدود لتحسين شروط الحدود بهدف زيادة جودة الصورة المرئية للشبكة المعاد بناؤها. أظهرت التجارب الواسعة أن نهجنا يتفوق على الأساليب الرائدة حاليًا بشكل نوعي وكمي، خاصة فيما يتعلق بالأشكال ذات الطوبولوجيا المعقدة.