UAV-Sim：基于 NeRF 的无人机感知合成数据生成

无人机成像条件中巨大的变化与高度自由度导致在充分学习基于无人机的感知模型时严重缺乏数据。结合感知模型使用各种合成渲染器来创建合成数据以增强地面成像领域的学习十分普遍。然而，严苛的无人机领域中的严峻挑战需要独特的图像合成解决方案来进行数据增强。在本工作中，我们利用神经渲染的最新进展改进基于无人机的静态与动态新视角图像合成，尤其是从高空捕获显著场景属性。最后，我们证明当最先进的检测模型主要在真实与合成数据的混合集上而非单独在真实或合成数据上优化时，可实现显著的性能提升。