May, 2023
神经 LiDAR 场用于新视角合成
Neural LiDAR Fields for Novel View Synthesis
Shengyu Huang, Zan Gojcic, Zian Wang, Francis Williams, Yoni Kasten...
TL;DR本文提出了一种基于神经场的雷达（NFL）方法，该方法旨在从 LiDAR 测量中优化神经场场景表示，以便合成来自新视点的逼真的 LiDAR 扫描。该方法与 LiDAR 传感过程的详细、物理上可靠的模型相结合，能够准确地再现关键传感器行为，如光束发散、次级返回和光线丢失。我们在合成的和实际的 LiDAR 扫描上评估了 NFL，并表明它在 LiDAR 新视点合成任务上优于显式重建 - 模拟方法以及其他类似 NeRF 的方法。此外，我们展示了综合视图的改善逼真性将领域差距缩小到实际扫描，并转化为更好的注册和语义分割性能。