本文介绍了一种使用廉价的RGB-D相机对透明物体进行重建的方法，通过单目物体分割和深度补全网络预测透明物体的深度，并使用基于极线引导的光流将多个单视图形状先验信息融合到一个跨视图一致的3D重建中。实验结果表明，该方法在3D重建质量上优于基准方法。