本文主要是介绍CVPR 2023: DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们使用以下 6 个分类标准来解释本文的研究主题：
1. 神经表示:
- 隐式: 这种表示使用神经网络直接将空间中的 3D 点映射到其颜色和密度。网络充当“黑盒”函数，其内部工作原理无法直接解释。示例包括 NeRF、MPR-NeRF 和 Plenoxels。
- 显式: 这种表示将每个体素或顶点的颜色和密度信息存储在 3D 网格或网格中。这使场景几何更加明确易懂，但也需要大量内存，并且渲染起来可能很耗费计算资源。示例包括 SDF-NeRF 和 MVSNeRF。
2. 场景捕获:
- 单张图像: 此方法使用单张图像作为输入来重建场景。这具有挑战性，因为网络需要从有限的数据中推断深度和其他信息。但是，它也更方便，需要更少的数据采集。示例包括 PixelNeRF 和 NeRF-。
- 多视图: 此方法使用来自不同视点的多个图像来捕获场景。这提供了有关场景几何的更多信息，并使重建更准确，但需要更多的数据和相机校准。示例包括 MVSNeRF 和 IDR-NeRF。
3. 场景建模:
- 几何感知: 这种方法将有关场景几何的先验知识集成到神经网络中。这可以是显式约束场景形状的形式，也可以是从类似场景的数据集上学习的隐式先验。
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