通过广泛的实验,证明了PC-NeRF在大规模场景中实现了高精度的新LiDAR视角合成和3D重建。此外,PC-NeRF能够有效处理稀疏LiDAR帧的情况,并展现出在有限的训练轮次下高效部署的能力。 网络结构 PC NeRF框架:(a)分层空间划分将整个大规模场景划分为大块,称为父NeRF。经过多帧点云融合、地面滤波和非地面点云聚类,将大块进...
英伟达提出EmerNeRF:大规模动态自动驾驶场景重建自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、面向自动驾驶与c++全栈教程(视频➕答疑)2、Carla—Autoware联合仿真实战(视频➕答疑)3、在线高精地图与自动驾驶论文带读教程4、国内首个基于Tr
新国立发布!大规模 3D 重建的分布式高斯泼溅 3D 高斯分布 (3DGS) 的最新进展在新颖的视图合成 (NVS) 任务上显示出了不错的结果。凭借其卓越的渲染性能和高保真渲染质量,3DGS 优于之前的 NeRF 同类产品。最新的3DGS方 - 计算机视觉life于20240717发布在抖音,已经收获了4.7
和我最近一个关于单图稠密三维重建,novel view synthesis以及单目深度估计工作已被ICCV 2021接收:我们结合了NeRF的idea,把Multiplane Images(MPI)扩展成了深度连续的形式。在真实场景的超大规模数据集上(KITTI,RealEstate10K),我们的方法不仅在生成质量上大幅超越了prior art,并且在只用RGB video监督的前提下,达到非常co...
开源地址:GitHub - biter0088/pc-nerf 大规模3D场景重建和新视角合成对于自动驾驶车辆至关重要,特别是利用时间上稀疏的LiDAR帧。然而,传统的显式表示方法仍然是表示重建和合成场景在无限分辨率上的一个重大瓶颈。尽管最近开发的神经辐射场(NeRF)在隐式表示方面显示出引人注目的结果,但利用稀疏LiDAR帧进行大规模3D场景...