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...
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{...
代码:github.com/Madaoer/S3IM-Neural-Fields 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 Dis...
S3IM 这个工作背后的想法实际上很简洁,从这个 idea 在脑海里形成到最后提交到 ICCV2023 不过 2 个月时间。 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 N...
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 ...
综上所述,Loss的定义如上图所示 6、优点: (1)简洁:NeRF只需要一个神经网络和一种可微渲染的流程,不需要复杂的算法和步骤,也不需要显式的几何或纹理信息。 (2)逼真:NeRF可以生成细节丰富、无空洞、光照逼真的三维模型,能够从任意视角合成高质量的图像。
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...
在后续的地图构建过程中,从当前帧和5个共视关键帧中均匀选择像素点,最终保证在联合地图中对这些选择出来的点进行稳定高效的追踪,下面的公式是第一个LOSS,这个LOSS主要用于建图的第一个阶段,用来进行联合地图的初步优化。 在跟踪过程中,...
将预测、渲染得到的像素点的RGBRGB,与ground truth做MSE loss,训练神经网络。 二、代码流程介绍 项目地址:等算子完善后发布 程序实现环境:mindspore1.6.1+CUDA11.1。 整体实验流程: 1. 数据准备 NeRF的训练,除了对同一场景拍摄的多视角照片外,还需要相机的内参和每张照片的位姿。后者是无法通过直接测量得到的,因此需...
这些 triplets 就是训练我们模型的数据, loss 函数是 mean squared error (MSE), 如下所示:在我们的实验中, 我们收集了 10k 张图片, 是原始数据集 (大概 100 张图片) 的 100 倍, 这些数据确保了有充足的样本去训练 NeLF。文中的消融实验也表明, 大量伪数据对性能至关重要 (6.9dB PSNR 提升)!值得一提的...