本文提出了一种结合偏振成像与深度学习的方法，旨在高效获取物体的形状和反射信息。通过物理模型与神经网络的结合，成功解决了不同光照和材质条件下的形态恢复问题，尤其在分离漫反射和镜面反射、恢复折射率及三维形状方面表现优异，适用于复杂表面和透明材料的物体。