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NeRF的缺点之一是需要 准确的相机位姿 来学习场景表示。本文提出了BA-NeRF,可以使用不完美(甚至未知)的相机位姿来训练NeRF(联合解决3D场景表示和相机帧对齐)。本文联系了经典的图像对齐理论,并表明 从粗到精的对齐方法 也适用于NeRF。并且,如果使用位置编码对于合成图像的对齐是不利的。在合成数据和真实数据上的实验表明,BA-NeRF可以同时 有效优化场景表示和解决大的相机位姿偏移 。这使得从未知相机位姿进行视频序列的视图合成和定位成为可能,为视觉定位系统(例如SLAM)和密集3D映射和重建的潜在应用开辟了新的途径。
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