本文介绍了一系列基于多模型匹配和优化算法的视觉重建方法，重点在于提高匹配数量和精度。研究涵盖了从宽基线匹配到无检测器SfM框架的进展，强调了在复杂场景中处理几何一致性和点云匹配的创新，展示了显著的性能提升和应用潜力。

本研究提出了一种暗知识蒸馏方法，通过引入高精度的暗立体知识到双像素学生网络中，超越了单眼解决方案，在视觉重建任务中表现出众。此方法还可应用于光场视频重建，具有高效、一致、参数效率高等特点。