面向大规模 NeRF 的增量式最优视角选择 (IOVS4NeRF)
计算机视觉与模式识别
2025-02-18 v3
摘要
大规模神经辐射场（NeRF）重建通常受限于需要大量图像数据集和巨大的计算资源。本文介绍了 IOVS4NeRF 框架，采用基于不确定性的增量式最优视角选择策略，可适用于各种 NeRF 实现。具体而言，通过利用结合渲染不确定性和位置不确定性的混合不确定性模型，所提出的方法从候选视角中计算最具信息量的视角，从而实现场景重建的增量优化。我们的详细实验表明，IOVS4NeRF 能够以最小的计算资源实现高保真度的 NeRF 重建，适用于大规模场景应用。
引用
@article{arxiv.2407.18611,
title = {IOVS4NeRF:Incremental Optimal View Selection for Large-Scale NeRFs},
author = {Jingpeng Xie and Shiyu Tan and Yuanlei Wang and Tianle Du and Yifei Xue and Yizhen Lao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.18611},
year = {2025}
}