معظم أحدث أجهزة الكشف عن الأشياء ثلاثية الأبعاد تعتمد بشكل كبير على أجهزة استشعار ليدار (LiDAR)بسبب وجود فجوة كبيرة في الأداء بين الطرق القائمة على الصور والطرق القائمة على ليدار. تنشأ هذه الفجوة من طريقة تشكيل التمثيل للتنبؤ في السيناريوهات ثلاثية الأبعاد. طريقتنا، التي تسمى شبكة الهندسة الاستريو العميقة (Deep Stereo Geometry Network - DSGN)،تقلل بشكل كبير من هذه الفجوة من خلال كشف الأشياء الثلاثية الأبعاد على تمثيل حجمي قابل للمفاضلة -- الحجم الهندسي ثلاثي الأبعاد، الذي يشفر بنية هندسية ثلاثية الأبعاد بفعالية للفضاء المنتظم ثلاثي الأبعاد. باستخدام هذا التمثيل، نتعلم معلومات العمق والإشارات الدلالية في آن واحد. ولأول مرة، نقدم خط أنابيب كشف ثلاثي الأبعاد قائم على الاستريو بسيط وفعاليقدر العمق ويكتشف الأشياء الثلاثية الأبعاد بطريقة تعلم شاملة من النهاية إلى النهاية. تتفوق طريقتنا على أجهزة الكشف عن الأجسام الثلاثية الأبعاد السابقة القائمة على الاستريو (بحوالي 10 نقطة أعلى من حيث دقة الكشف AP) وتصل حتى إلى أداء مparable مع بعض الطرق القائمة على ليدار في قائمة أفضل النتائج للكشف عن الأجسام الثلاثية الأبعاد في KITTI. رمز البرمجيات الخاص بنا متاح بشكل عام في https://github.com/chenyilun95/DSGN.