Nov, 2023

利用神经辐射场进行植物高保真度三维重建

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TL;DR精准农业领域的重要问题之一是植物表型的准确重建。最近，神经辐射场（NeRF）方法在 2D 新视图图像合成和 3D 农作物和植物模型重建方面表现出出色的性能，但在农业环境中尚未深入研究。本研究通过两种最先进的方法 Instant-NGP 和 Instant-NSR，探索了 NeRF 方法的优势和局限，并提出了一种新的植物表型数据集，以全面评估 NeRF 在农业上下文中的应用。实验结果显示，NeRF 方法在合成新视图图像和与 Reality Capture 相媲美的 3D 重建方面表现出可观的性能，但存在训练速度较慢、采样不足时的性能限制以及在复杂环境中获取几何质量的挑战等问题。
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发现论文，激发创造
  • 通过神经辐射场在温室中探索准确的 3D 表型

    通过使用神经辐射场的学习方法，本研究在温室环境中实现了辣椒植株的准确原位表型鉴定，结果表明此学习方法具有与 3D 扫描方法相近的准确性，且具备可扩展性和鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 评估 NeRF 在野外条件下的三维植物几何重建

    使用不同的神经辐射场（NeRFs）技术，通过评估对不同环境中的植物进行（3D）重建的方法，展示了 NeRF 在详细和真实的植物建模中的潜力，并提出了增强 3D 重建过程速度和效率的实用方法。

    Feb, 2024

  • 基于神经光辐场（NeRF）方法，评估基于图像生成的个体树木点云

    基于不同方式和相机采集的树木图像，本研究使用神经辐射场（NeRF）方法进行个体树木三维重建，并将导出的点云模型与通过摄影测量重建和激光扫描方法得到的点云进行比较。结果表明，NeRF 方法在个体树木三维重建方面表现良好，具有更高的成功重建率，更好的冠层区域重建，并且所需图像数量较少。与摄影测量重建方法相比，NeRF 在重建效率上具有明显优势，并且适用于复杂场景，但生成的点云往往存在噪点和低分辨率。从摄影测量点云中提取的树木结构参数（树高和胸径）的精度仍然优于从 NeRF 点云中提取的结果。本研究结果显示了 NeRF 方法在个体树木重建方面的巨大潜力，并为复杂森林场景的三维重建和可视化提供了新的思路和研究方向。

    Dec, 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

  • 基于双重神经辐射场的室内环境的 3D 重建和新视角合成

    该研究论文提出了一种名为 Du-NeRF 的双重神经辐射场方法，可同时实现高质量的几何重建和视角合成，大大改善了室内环境下的新视角合成和三维重建性能，并对不服从多视角颜色一致性的细几何构造尤为有效。

    Jan, 2024

  • 神经辐射场场景重建探索：合成、真实世界和动态场景

    该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

    Oct, 2022

  • 基于点的神经辐射场模型：Point-NeRF

    该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF，它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征，相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。

    Jan, 2022

  • BeyondPixels：神经辐射场演变的综合综述

    本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

    Jun, 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

  • 从航空影像进行深度监督的神经表面重建

    通过将深度先验与 Neural Radiance Fields（NeRFs）相结合，我们调查了 NeRFs 在航空图像块表示不同特征的能力，并将其与公开可用的航空图像基准数据集的结果进行了比较。

    Apr, 2024