Jul, 2023

SAR-NeRF：合成孔径雷达多视角辐射场的神经辐射场

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TL;DR本研究借鉴神经辐射场（NeRF）的概念，将 SAR 成像机制与神经网络相结合，提出了一种新的 SAR 图像生成模型 SAR-NeRF，它通过自动编码学习了体素的衰减系数和散射强度分布，并在少样本学习任务上实现了较高的分类精度。
sarneural radiance fieldsattenuation coefficientsscattering intensitiesfew-shot learning
发现论文，激发创造
  • 多视角卫星摄影测量的影子神经辐射场

    我们提出了一种新的通用方法，用于阴影感知的多视角卫星摄影测量。我们的建议方法是采用隐式体积表示学习中的最新进展。通过训练 Shadow Neural Radiance Field (S-NeRF) 模型，我们能够实现对场景进行 3D 形状估算、阴影检测和透明物体过滤，而不需要任何显式形状监督。

    Apr, 2021

  • 应用 NeRF 技术于卫星影像中进行地表重建

    介绍了 Sat-NeRF，它是阴影神经辐射场（S-NeRF）模型的一个修改实现。它能够从场景的稀疏卫星图像合成新的视图，并考虑图片中存在的光照变化。通过完全连接的神经网络支路输出反照率和入射辐照度两个量，对辐射度进行考虑，将其作为太阳直射光和天空漫反射颜色的函数。通过对 NeRF 进行超参数研究，得出了一些有趣的结论，并且成功地将 NeRF 和 S-NeRF 运行了 100k 次以完全拟合数据并产生最佳预测。

    Apr, 2023

  • SinNeRF：单图训练神经辐射场处理复杂场景

    本论文提出了单视角 NeRF 框架 (SinNeRF)，通过引入半监督的学习过程，利用几何标签和语义标签指导训练过程，成功实现了仅通过单个视图将神经辐射场训练到现实场景，即使在不进行多视图数据集预训练的情况下，SinNeRF 可产生逼真的新视图综合结果。

    Apr, 2022

  • SparseSat-NeRF: 稀疏遥感图像的密集深度监督神经辐射场

    使用稀疏卫星观测视图的 SpS-NeRF 方法通过密集深度监督以及传统半全局 MVS 匹配提供的互相关相似度指标，有效地生成数字表面模型，并与 NeRF 和 Sat-NeRF 进行对比。

    Sep, 2023

  • 自我演化神经辐射场

    提出了一种名为 SE-NeRF 的自我进化神经辐射场框架，通过在教师 - 学生框架中将 few-shot NeRF 转化为，将由教师生成的附加伪标签训练学生，通过使用可靠性估计方法提取射线级伪标签，使得 NeRF 能够学习更准确、更强健的三维场景几何，并展示与评估了将该自我训练框架应用于现有模型时改进了渲染图像的质量并在多种环境中实现了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • 神经辐射场（NeRFs）：综述与一些最近的发展

    Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

    Apr, 2023

  • Enhance-NeRF: 神经辐射场的多重性能评估

    该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

    Jun, 2023

  • LiDAR-NeRF: 基于神经辐射场的全息 LiDAR 视角综合

    本文提出了一种用于 LiDAR 传感器的新型视角合成任务，并介绍了一种可微分的 LiDAR 渲染器及其结合神经辐射场的端到端框架，证明了该方法在多种数据集上的优越性。

    Apr, 2023

  • NeRF++：分析和改进神经辐射场

    通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。

    Oct, 2020

  • Ref-NeRF: 神经辐射场的结构化视角依赖外观

    Ref-NeRF 通过替换 NeRF 的视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数来提高 NeRF 方法表示高光表面外观的准确性，并且使用一系列空间变化场景属性来构造该函数结构，同时结合法线向量的正则化，可以实现更加真实和准确的高光反射，此外，我们的模型的内部表示也具有可解释性，用于场景编辑。

    Dec, 2021