一、算法介绍1、核心思想NeRF 的基本思想是用神经网络作为一个 3D 场景的隐式表达,代替传统的点云、网格、体素、TSDF 等方式,同时通过这样的网络可以直接渲染任意角度任意位置的投影图像。 训练时使用对一个场景…
pixelNeRF(CPVR 2021)学习框架可以基于一个或多个输入图像预测连续的神经场景表示。构建NeRF通常需要独立优化每个场景的表示,这涉及许多校准视图和大量的计算时间。这个学习框架通过引入一种使用完全卷积方法来根据图像输入条件化NeRF的架构来解决这些问题。它使得可以跨多个场景训练网络以学习场景先验,确保它能够以尽可能少...
NeRF 是神经辐射场（Neural Radiance Field）的首字母缩写，它是一种基于神经网络的 3D 重建技术，不同于传统的三维重建方法把场景表示为点云、网格、体素等显式的表达，它独辟蹊径，将场景建模成一个连续的 5D 辐射场隐式存储在神经网络中，只需输入多角度的 2D 图像，就可以通过训练得到一个神经辐射场模型，根...
简而言之，神经辐射场技术NeRF（Neural Radiance Fields，简称NeRF）是一种计算机视觉技术，用于生成高质量的三维重建模型，并较之传统的、已经非常成熟的三维重建技术有独特的进步。如果要用最简单的方式概括NeRF的优点，大概你应该记住这三点：第一，NeRF在处理有反光的场景上，比传统的方式效率要高很多。而现实中有...
神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）是一种计算机视觉技术，用于生成高质量的三维重建模型。它利用深度学习技术从多个视角的图像中提取出对象的几何形状和纹理信息，然后使用这些信息生成一个连续的三维辐射场，从而可以在任意角度和距离下呈现出高度逼真的三维模型。神经辐射场的工作原理 神经辐射场的工作原理可以用...
NeRF(Neural Radiance Fields)和3D辐射场是紧密关联的,实际上,NeRF就是利用深度神经网络来建模和学习3D辐射场。 NeRF提出的方法是以神经网络来模拟连续的3D辐射场,即将一个3D坐标点和一个视线方向映射到一个颜色和密度。 这种表示方式对应于真实世界的物理特性,使得3D模型可以自然地表达物体的颜色和透明度,也使得3D模...
神经辐射场 (NeRF) 概念 理论介绍 NeRF模型以其基本形式将三维场景表示为由神经网络近似的辐射场。辐射场描述了场景中每个点和每个观看方向的颜色和体积密度。这写为: $$ F\left( x,\theta ,\varphi \right) →\left( c,\sigma \right) ,(
随着2020年NeRF[1]的横空出世,神经辐射场方法(Neural Radiance Fields)如雨后春笋般铺天盖地卷来。NeRF最初用来进行图像渲染,即给定相机视角,渲染出该视角下的图像。NeRF是建立在已有相机位姿的情况下,但在大多数的机器人应用中,相机的位姿是未知的。所以随后,越来越多的工作应用NeRF的技术同时估计相机位姿和对环境...
神经辐射场(NeRF)作为一种先进的计算机图形学技术,能够生成高质量的三维重建模型,在计算机图形学、计算机视觉、增强现实等领域都有着广泛的应用前景,因此,自2020年惊艳亮相后,神经辐射场也成为了人工智能领域的热门研究方向。 这种热门自然也体现在论文上,近年各大顶会中神经辐射场相关的论文数量增长迅速,CVPR 2021年发...
神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF)的出现是一场技术革命,正在重塑SLAM系统。相比以前的方法有几个优点,包括连续表面建模,降低内存要求,改进噪声/异常值处理,增强对遮挡或稀疏观测的填充和场景建图能力。而且它们有可能产生更稠密、更紧凑的地图。