NeRF 与高斯溅射中的几何精度比较评估
计算机视觉与模式识别
2026-04-21 v1 机器人学
摘要
近期的神经渲染技术引入了众多 3D 场景表示方法。虽然标准计算机视觉指标评估生成图像的视觉质量，但常常忽略表面几何的忠实度。这一限制在机器人领域尤为关键，因为准确的几何信息对于抓取和对象操作等任务至关重要。本文提出了一种聚焦于几何精度的神经渲染方法评估流程，并构建了一个包含 19 个多样化场景的基准测试。我们的做法使我们能够系统性地评估重建方法在表面和形状忠实度方面的表现，从而补充传统视觉指标的评估。
引用
@article{arxiv.2604.18205,
title = {A Comparative Evaluation of Geometric Accuracy in NeRF and Gaussian Splatting},
author = {Mikolaj Zielinski and Eryk Vykysaly and Bartlomiej Biesiada and Jan Baturo and Mateusz Capala and Dominik Belter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.18205},
year = {2026}
}