在细网络上根据粗网络得到的 pdf 进行重要性采样,采样 N_{f}=128 个点,然后同时使用 粗网络采样的点和精网络采样的点 共 172 个点估计 camera_ray 最终的辐射度 \hat C_{f} * 计算 Loss 时同时计算粗网络和精网络的 Loss,并同时更新两个网络的参数 L=L_{coarse}+L_{fine}=\sum\limits_{\mathbf{...
Loss是④中提到的“粗糙”网络和“精细”网络渲染结果和真实像素颜色之间的总平方误差。 Loss=\sum_{r\in R}[||\hat C_c(t)-C(r)||_2^2+||\hat C_f(t)-C(r)||_2^2] 其中Cc(r)为“粗糙”网络输出,Cf(r)为“精细”网络的输出。 Ⅱ、关于一些超参数 Batchsize为4096条射线(Ray)。 每条射...
CP-SLAM的后端部分设计的十分有趣,一般的神经隐式SLAM会比较注重在“建图”的过程,因为将神经辐射场耦合到SLAM的建图步骤是一个复杂的过程,使得这些方法一定程度上忽略了“定位”的精度。而这篇文章通过两个LOSS同时对“定位”和“建...
方向、远近场、视角rays = get_rays_info(H, W, K, rays_batch, c2w, ndc, near, far, use_viewdirs=True)# 采样+渲染rets_coarse, rets_fine = sample_and_render(rays, **self.net_kwargs, **kwargs)# 计算lossloss_coarse = img2mse(rets_coarse['rgb_map'], rgb)...
此外，该研究还添加了一个辅助 MSE 损失，最后总的 loss 函数形式如下：实验效果 定性分析 实验对 4K-NeRF 与其他模型进行了比较，可以看到基于普通 NeRF 的方法有着不同程度的细节丢失、模糊现象。相比之下，4K-NeRF 在这些复杂和高频细节上呈现了高质量的逼真渲染，即使是在训练视野有限的场景上。定量分析 该...
The loss function for training a nerf model is crucial in determining the accuracy and performance of the model. The loss function is used to measure the difference between the predicted output and the actual ground truth. In the case of nerf, the lossfunction typically involves the comparison ...
尽管纹理扭曲，作者观察到 NeRF 仍然从未对齐的图像中学习粗糙结构。利用这一点，作者提出了对齐的 groud truth 和渲染块之间的 Loss。设置了一个基于欧氏距离的正则化项作为对该搜索空间的惩罚，最终的损失函数为：均方误差 (MSE) 损失通常用于监督 NeRF 训练，但 MSE 经常导致输出图像模糊。鉴于作者的补丁采样策略...
然后计算预测的颜色值和真实颜色值的L2距离作为loss进行监督训练。 训练集是几十张或者几百张该场景不同相机位姿拍摄的图片 首先使用SFM算法求出所有图片的相机相对世界坐标系的位姿 (R,t) 每张图片的每个像素点都是一个训练样本(u,v) → rgb 以像素点(u,v)为例: ...
用一句话来总结这个工作就是——我们提出了一种即插即用的 loss S3IM(随机结构相似性),可以近乎零成本地显著提升现存 NeRF 类方法的性能指标。在几个场景里,我们甚至可以把 TensoRF 和 DVGO 这些经典模型的 Test MSE Loss 下降 ...
用一句话来总结这个工作就是——我们提出了一种即插即用的loss S3IM(随机结构相似性),可以近乎零成本地显著提升现存NeRF类方法的性能指标。在几个场景里,我们甚至可以把TensoRF和DVGO这些经典模型的Test MSE Loss下降99%,同时把NeuS的几何重建指标(比如Chamfer L1 Distance)改善超过60%。