Construct 3D Model
使用 MarrNet structure 之三段式訓練架構，並以 normal, depth, silhouette 作為 Intermediate，其特色還包括運用了 TL-Network 來降低數據上的運算量，方便我們在重建速度上達到 Real time 的效能。 此外，原 MarrNet structure 生成的結果過於粗糙、格式也無法相容於 Unity 中，我們另外編寫了再處理程序，對生成的三維數據做格式處理，並有效地降低模型邊緣的鋸齒感。
Build AR Detection Database
Vuforia Engine 是由高通開發的一款擴增實境套件，只要給予圖片集，Vuforia cloud會自動抓取其圖片特徵，建立圖片特徵資料庫，未來只要將資料庫下載、結合Unity等APP開發引擎中，透過相機拍攝目標物件，Vuforia 便能辨識出其在資料庫中的編號，便能作相對應的圖片三維重建及後續應用。
偵測圖片速度非常快，且精準度極高
可結合如 ARCore、ARKit 等其他 AR 套件之功能
Integrate With Unity
有了前兩樣工具，我們便能透過 Unity 的輔助，讓安裝 APP 的手機相機具備圖片偵測功能，告知需使用 MarrNet 重建的家具物件，再使用 Vuforia 以 AR 形式呈現在手機螢幕上，同時加入簡單的互動功能，此外我們也結合 ARCore 的平面偵測功能，可以及時偵測使用者目前的空間、微調模型至適當尺寸，進行家具模擬擺設。
