本发明公开了一种多视图立体网络三维重构方法，包括如下步骤：S1、在线获取开源数据集，基于开源数据集构建训练数据集和测试数据集；S2、构建基于注意力感知代价体金字塔的多视图立体网络的三维重建网络模型，将训练集作为三维重建网络模型的输入，训练得到权重系数；通过测试数据集对训练完成的三维重建网络模型进行评估，评估完成后得到最优三维重建网络模型；根据最优三维重建网络模型生成深度估计图；S3、对深度估计图进行处理后生成稠密三维点云。方案通过引入自注意层来获取深度估计任务的重要信息，并建立基于相似性的特征聚合方法来提高MVS网络的性能，采用从粗到细的策略对深度图进行推断，使得该网络模型能够处理高分辨率的图像。