利用高度数据改进 NeRF 以实现 GIS 数据的利用
计算机视觉与模式识别
2023-07-18 v1
摘要
神经辐射场（NeRF）已应用于与三维场景表示相关的多种任务。大多数基于 NeRF 的研究聚焦于小物体，少数研究尝试重建大规模场景，尽管这些方法往往需较高计算成本。为将 NeRF 应用于大规模场景，本文提出一种基于 NeRF 的方法，以有效利用可从 GIS（地理信息系统）获取的高度数据。为此，利用高度数据将场景空间划分为多个物体与背景，并分别以独立神经网络表示。此外，还利用高度数据提出了一种自适应采样方法。结果表明，在加快训练速度的同时提升了图像渲染精度。
引用
@article{arxiv.2307.07729,
title = {Improving NeRF with Height Data for Utilization of GIS Data},
author = {Hinata Aoki and Takao Yamanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.07729},
year = {2023}
}
备注
ICIP2023