面向视觉场景理解的语义感知神经辐射场：综合综述
计算机视觉与模式识别
2024-02-20 v1
摘要
本综述深入探讨了语义感知神经辐射场在视觉场景理解中的作用，分析了250余篇学术论文。它探究了NeRFs如何熟练推断场景中静态和动态物体的3D表示。这种能力对于生成高质量新视角、补全缺失场景细节（图像修复）、进行全面的场景分割（全景分割）、预测3D边界框、编辑3D场景以及提取以物体为中心的3D模型至关重要。本研究的一个重要方面是将语义标签作为视点不变函数，该函数有效地将空间坐标映射到一系列语义标签，从而促进对场景中不同物体的识别。总体而言，本综述突出了语义感知神经辐射场在视觉场景解释背景下的进展与多样化应用。
引用
@article{arxiv.2402.11141,
title = {Semantically-aware Neural Radiance Fields for Visual Scene Understanding: A Comprehensive Review},
author = {Thang-Anh-Quan Nguyen and Amine Bourki and Mátyás Macudzinski and Anthony Brunel and Mohammed Bennamoun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11141},
year = {2024}
}