本研究提出了一种新学习框架，ActiveNeRF，通过利用不确定性估计和主动学习策略来提高 NeRF 模型在少量样本下的泛化性能，从而实现在资源受限的情况下从 2D 图像集中构建 3D 场景以及生成新视角的重建。

Sep, 2022

基于学习的不完整场景几何构建的 3D 不确定性场，可以明确识别未见区域，推理高不确定性，并适用于实际机器人任务。

Nov, 2023

该研究提出了一种新颖的神经表面重建方法 NeuS，将表面表示为带符号距离函数的零水平集，并开发了一种新的体积渲染方法来训练神经 SDF 表示，自主进行高保真度的物体和场景三维重建。

Jun, 2021

通过利用 Fisher 信息，本研究提出了一种在没有地面真实数据的情况下，有效地量化 Radiance Fields 中的观察信息，用于最佳视角选择和像素级的不确定性量化，克服了现有模型架构和有效性方面的限制，在视角选择和不确定性量化方面取得了最先进的结果，并展示了推动 Radiance Fields 领域发展的潜力。

Nov, 2023

本文提出了一种使用神经辐射场（NeRF）生成训练样本的场景坐标回归（SCR）方法，并且通过设计 NeRF 来预测渲染数据的不确定性，在像素级别揭示数据的可靠性；将 SCR 公式化为带有认识不确定性的深度证据学习，用来评估信息获取与场景坐标质量；基于不确定性的三个方面，形成了一种新的视角选择策略，极大地提高了数据效率。实验结果表明，我们的方法能够选择带来最大信息增益的样本，并以最高效率提高性能。

Oct, 2023

提出了 Stochastic Neural Radiance Fields (S-NeRF) 作为一种泛化标准 NeRF 的方法，在机器学习中使用贝叶斯学习框架进行优化，得出可以量化与模型估计相关的不确定性的概率分布，为场景信息提供了更可靠的预测和置信度值。

Sep, 2021

本文提出神经显性场（NVF），这是一种用于应用于主动映射的神经辐射场（NeRF）的新型不确定性量化方法。通过使用贝叶斯网络将基于位置的场不确定性组合到基于光线的相机观测不确定性中，NVF 自然地将更高的不确定性分配给未观察到的区域，帮助机器人选择最具信息量的下一个视点。大量的评估结果表明，NVF 在不确定性量化和场景重建方面表现出色，优于现有方法。

Jun, 2024

我们介绍了 BayesRays，一个后处理框架，用于评估任何预训练的 NeRF 模型中的不确定性，通过使用空间扰动和贝叶斯拉普拉斯近似建立体积不确定场，我们通过统计推导证明了该算法在关键指标和应用方面的优越性能。

Sep, 2023

该研究通过统一的方式制定了表面和体渲染，从而使得无需任何输入蒙版即可实现准确表面重建，并通过实验证明其能够在各方面都优于 NeRF 方法并与 IDR 方法相媲美。

Apr, 2021

我们提出了贝叶斯神经辐射场（NeRF），它能够在几何体积结构中明确量化不确定性，无需额外网络，使其适用于具有挑战性的观测和无控制的图像。NeRF 通过丰富的场景表示来区别于传统的几何方法，在三维空间中从不同视角呈现颜色和密度。然而，NeRF 在使用几何结构信息放松不确定性方面遇到限制，导致在不充分的真实观测下的解释不准确。为了从根本上解决这个问题，我们提出了一系列公式扩展 NeRF 的方法。通过引入广义近似和定义与密度相关的不确定性，我们的方法不仅无需额外网络或经验假设，还能无缝扩展来处理 RGB 和深度的不确定性。实验结果显示，我们的方法在全面的数据集上显著提升了 RGB 和深度图像的性能，展示了基于几何结构定量化不确定性的贝叶斯 NeRF 方法的可靠性。

Apr, 2024