摘要 Abstract         本文提出了第一个重要的物体检测框架 NeRF-RPN，它直接在 NeRF 上运行。给定一个预先训练好的 NeRF 模型，NeRF-RPN 的目标是检测场景中所有物体的边界框。通过利用包含多尺度三维神经体积特征的新颖体素表示法，我们证明可以直接回归 NeRF 中物体的三维边界框，而无需在任何视角下渲染 NeRF。NeRF-RPN 是一个通用框架，可用于检测无类

一、论文 研究领域：图像分割(3D)论文：Segment Anything in 3D with NeRFsSubmitted on 24 Apr 2023 (v1), last revised 1 Jun 2023 (this version, v3)Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)nvos数据集论文链接 二、论文概要