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国防科大最新 | DistGrid:基于分布式神经辐射场阵列的大规模场景重建
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DistGrid:基于分布式神经辐射场阵列的大规模场景重建 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 神经辐射场 (NeRF) 在物体尺度和室内场景重建中实现了极高的质量。然而,重建大规模场景时会出现挑战。基于MLP 的 NeRF 的网络容量有限,而随着场景分辨率的提高,基于网格的 NeRF 会变得非常消耗内存。最近的方法在地理上划分场景并使用单独的 NeRF 学习每个子区域。这种分区有助于基于网格的 NeRF 超越有限的单个 GPU 内存并扩展到大型场景。然而,这会引入大量重叠来处理跨区域光线,从而导致冗余和重建质量下降。为了消除冗余并最大化模型利用率,我们提出了一种使用神经辐射场分布式网格(称为 DistGrid)的可扩展场景重建方法。在 DistGrid 中,场景被划分为紧密铺砌但不重叠的轴对齐边界框。一种新颖的分段体积渲染方法可以处理跨区域光线而无需重叠。实验表明,我们的方法在大规模场景上比现有方法高出1.87 dB。我们在重建质量和速度方面证明了我们的方法的可扩展性。@3D视觉工坊
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