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西安交大&腾讯等|从局部到全局的逐帧配准,可应用于NeRF!CVPR2023
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神经辐射场(NeRF)已经实现了逼真的新颖视图合成;然而,对精确相机姿态的要求限制了其应用。尽管存在用于联合学习神经3D表示和配准相机帧的合成分析扩展,但如果初始化不当,它们很容易获得次优解决方案。我们提出了L2G NeRF,一种用于束调整神经辐射场的局部到全局配准方法:首先,逐像素灵活对齐,然后是逐帧约束参数对齐。通过优化光度重建误差的深度网络,以无监督的方式学习逐像素局部对准。使用可微参数估计解算器对逐像素对应关系执行逐帧全局对齐,以找到全局变换。对合成和真实世界数据的实验表明,我们的方法在高保真度重建和解决大型相机姿态失准方面优于当前的最先进技术。我们的模块是一个易于使用的插件,可应用于NeRF变体和其他神经领域应用。 项目主页:https://rover-xingyu.github.io/L2G-NeRF/ 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2211.11505.pdf
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