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CVPR 2023: DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields

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