本文介绍了一种新方法GC-MVSNet，通过鼓励多源视图的几何一致性，加速多视角立体（MVS）学习过程，达到了DTU和BlendedMVS数据集的最新技术水平，并在Tanks and Temples基准上取得了竞争力结果。该方法结合了匹配不确定性估计和几何一致性，显著提高了深度估计的准确性。