神经辐射场(NeRF) 具有非常先进的图像渲染和重建能力,但 2D 图像的有限可用性带来了由于遮挡、深度模糊和成像误差而产生的不确定性。 有效选择信息视图变得至关重要,而量化 NeRF 模型不确定性提出了复杂的挑战。 现有方法要么依赖于模型架构,要么基于关于不普遍适用的密度分布的假设。 通过利用费舍尔信息,我们可以在没...
仅仅有上面的区别是不够的,我们都知道NeRF仅仅用8层简单的MLP就能简单粗暴地表示一个复杂的场景,也没有使用各种tricks,最终却能得到一个比较好的结果;但是我们要是用简单的MLP来进行图像分类任务的话,可能效果不太好,必须得通过设计一些花里胡哨的loss与正则化处理才能让结果变得稍微好一点。而为什么会造成这种差别呢...
video deep-learning voxel octree point-cloud mesh rgb depth sdf geometry-processing manifold nerf tsdf rgb-d geometry-learning Updated Feb 6, 2023 qixuxiang / ZeroFusion Star 11 Code Issues Pull requests Real-time 3D Reconstruction with Semantic Segmentation computer-vision cuda slam semantic-...
NeRF-in-the-wild [31] utilizes NeRF to model wild scenes with uncontrolled images. Very recently, implicit neural representation was also introduced in tasks, such as super-resolution [32,33], image generation [34,35,36] and implicit 3D model generation [37,38,39]. A common idea of the...