笔者个人认为,引入depth是一种常用的优化方法(如在MVS算法中的depth map),不足以作为一个novel的点,但如果把解决的问题从如何提升NERF的效果如何仅用少量图片就能达到不错的NERF效果,那这个就是另一个novel的设定了,若有兴趣可以阅读本文中related work中提到的NERF from few views的topic。 Method 从上述流程图可...
通过训练depth(额外信息), DS-Nerf训练图像质量要比一般Nerf 差一点,因为也要拟合depth。但是测试上,明显加入depth监督的图像质量更好 。同时,测试depth的准确度,当然也是训练过的DS-Nerf 更好 。 特别是 右图,可以看到更smooth 和连续的 depth 。 2. Loss上 一个常规的color loss 通过累积光线得到。 3. 理...
此外，采用了与前面Depth-supervised NeRF提到类似的单峰正则减弱了几何歧义的影响，只是这里由于没有深度监...
但相比基于Depth-Supervised NERF的方法,这篇方法放宽了对depth map准确程度的要求,允许coarse depth map不那么准确,这里提到的coarse depth map来自于depth predict model或者是深度相机的输出。这个方法的目的是让NERF学习到的depth map与coarse depth map在local patch上具备一致性,并且加上了约束,从而保证空间上的连...
Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding Radiance Fields without Neural Networks TensoRF: Tensorial Radiance Fields Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free Variable Bitrate Neural Fields(压缩)
针对训练时间慢的问题,Depth-supervised NeRF4使用SFM的稀疏输出监督NeRF,能够实现更少的视角输入和更快的训练速度。 (二)仅考虑静态场景 NeRF方法只考虑了静态场景,无法拓展到动态场景。这一问题主要和单目视频做结合,从单目视频中学习场景的隐式表示。Neural Scene Flow Fields5将动态场景建模为外观、几何体和三维...
Furthermore, we propose a depth diffusion method that spreads depth-supervised rays along the pixel plane, forming Gaussian functions with different variances based on the diffusion distances. Finally, depth supervision during volume rendering is achieved by optimizing the Kullback-Leibler(KL) divergence...
We propose DS-NeRF (Depth-supervised Neural Radiance Fields), a model for learning neural radiance fields that takes advantage of depth supervised by 3D point clouds. Current NeRF methods require many images with known camera parameters -- typically produced by running structure-from-motion (SFM) ...
[NeRF进展,稀疏视角+depth先验] 南洋理工大学ICCV提出SparseNeRF,利用现实世界不准确观测的深度先验来蒸馏深度排名,达到较好的重建效果 Jason陪你练绝技 2498 0 [NeRF进展,风格化与重着色,NPR方向]东京大学使用一种新的Palette提取方法,使NeRF重着色可达到实时性能,实现NPR效果(EGSR 2022) Jason陪你练绝技 1878 4 ...
On top of them, a NeRF-supervised training procedure is carried out, from which we exploit rendered stereo triplets to compensate for occlusions and depth maps as proxy labels. This results in stereo networks capable of predicting sharp and detailed disparity maps. Experimental results show that ...