NeRF-SCR和LENS是将基于回归的视觉定位与神经辐射场相结合的代表性工作。它们训练一个特定场景的NeRF模型来合成覆盖整个场景空间的高质量新视图,从而为它们的场景坐标回归网络优化提供额外的训练数据。同样,由于缺乏几何约束,这些NeRF辅助的回归方法的定位性能也不具备竞争力。为了施加几何约束,基于特征的方法PNeRFLoc使用...
• 我们提出的框架在定位精度上高于基于NeRF的神经渲染定位方法[20],并在噪声条件下优于神经网络联合姿态优化策略。 5. 方法 通过预训练的姿态估计器生成粗略的姿态估计,然后通过高斯致密化获得高质量的重建场景。场景中粗略姿态的渲染图像与查询图像差异显著。在应用启发式优化算法后,渲染图像与查询图像的匹配度显著提...
NeRF-SCR和LENS则是将基于回归的视觉定位与神经辐射场相结合的代表作。它们训练一个场景特定的NeRF模型来合成高质量的新视图以覆盖整个场景空间,为优化场景坐标回归网络提供额外的训练数据。 但同样,由于缺乏几何约束,NeRF辅助式回归方法的定位性能不具有竞争力。为了施加几何约束,基于特征的方法PNeRFLoc用明确的结构表示...
NeRF-SCR和LENS则是将基于回归的视觉定位与神经辐射场相结合的代表作。它们训练一个场景特定的NeRF模型来合成高质量的新视图以覆盖整个场景空间,为优化场景坐标回归网络提供额外的训练数据。 但同样,由于缺乏几何约束,NeRF辅助式回归方法的定位性能不具有竞争力。为了施加几何约束,基于特征的方法PNeRFLoc用明确的结构表示...
最近,利用神经辐射场(NeRF)进行表面重建和视图渲染的方法启发了新的SLAM方法,这些方法在跟踪和场景建模方面展示了有前景的结果。尽管取得了这些进展,但现有的基于NeRF的方法依赖于计算成本高昂的体积渲染管道,这限制了它们有效执行实时姿态估计的能力。 3D高斯溅射的开发为高效的新视图合成提供了一种有前景的解决方案,以...
得益于可微分的NeRF风格体积渲染[16]和基于点的alpha混合,基于神经的方法可以在没有3D监督的情况下以端到端的方式进行参数优化。一些工作使用神经隐式表示来重建场景并进行姿态估计。iNeRF是第一个通过最小化查询图像与预训练NeRF模型渲染结果之间的光度误差来精炼6-DoF姿态的工作。NeRF-SCR和LENS是将基于回归的视觉...
• 我们提出的框架在定位精度上高于基于NeRF的神经渲染定位方法[20],并在噪声条件下优于神经网络联合姿态优化策略。 5. 方法 通过预训练的姿态估计器生成粗略的姿态估计,然后通过高斯致密化获得高质量的重建场景。场景中粗略姿态的渲染图像与查询图像差异显著。在应用启发式优化算法后,渲染图像与查询图像的匹配度显著提...
conda create --name nerf-loc python=3.8 -y conda activate nerf-loc pip install -r requirements.txt # install pytorch3d from source git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git git checkout v0.6.0 conda install -c bottler nvidiacub pip install -e . ...
为了施加几何约束,基于特征的方法PNeRFLoc使用显式结构表示场景,并将地图中的每个点与基于学习的描述符相关联。PNeRFLoc能够实现更好的定位性能和泛化能力。然而,与传统基于特征的方法一样,PNeRFLoc需要显式存储逐点特征,这会导致大量内存使用,对于存储有限的移动设备而言不切实际。
这是一种基于学习的替代方法,与基于NeRF的方法不同,它基于正向映射/光栅化策略。具体来说,3DGS使用一组3D各向异性高斯函数来表示3D场景,这些高斯函数作为渲染基元,其参数在训练期间直接从一组可用的姿态图像中优化得到。3DGS光栅化器所需的操作类型更适合GPU,从而实现了非常高效且交互性强的新视角渲染过程。