基于深度强化学习的AR场景多视图SVBRDF重建方法、服务端及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的AR场景多视图SVBRDF重建方法、服务端及系统，方法包括：(1)初始情况下采样至少一张采样图像；(2)将当前步已采样到的所有采样图像输入到SVBRDF重建网络中，得到当前步重建的SVBRDF材质信息；(3)将当前步的采样图像和采样方向输入深度强化学习模型，预测下一步的采样方向；(4)获取按照下一步采样方向拍摄的下一步采样图像；(5)将重建误差作为源数据，计算当前步的奖励值；(6)根据奖励值对深度强化学习模型进行更新；(7)智能体判断当前步是否达到迭代截止条件，若否则将步数加1，并返回执行步骤(2)，若是则收集迭代过程中拍摄的所有采样图像，输入SVBRDF重建网络中，得到最终重建的SVBRDF材质信息。本发明重建效果好。