CVPRJun, 2024

基于不确定性驱动的主动建图的神经可见度场

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 贝叶斯光线：神经辐射场的不确定性量化

    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

  • FisherRF: 使用 Fisher 信息进行辐射场的主动视图选择和不确定性量化

    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

  • 估计 3D 不确定域：量化神经辐射场的不确定性

    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

  • 贝叶斯 NeRF：用神经光辐射场中的体积密度量化不确定性

    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

  • ActiveNeRF: 带有不确定性估计的学习何时看见

    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

  • NeRFVS: 基于几何支架的自由视点综合的神经辐射场

    NeRFVS 利用全貌因子指导 NeRF 的学习，并提出两个损失函数解决几何和颜色模糊性，经实验证明在室内场景的自由导航中，优于现有的视角合成方法，实现了高保真度的自由导航结果。

    Apr, 2023

  • ActiveNeuS: 使用神经隐式表面不确定性的主动三维重建

    提出了一种名为 ActiveNeuS 的方法，该方法在选择视图时考虑了不确定性，通过同时计算图像渲染不确定性和神经隐式曲面不确定性，避免了稀疏输入训练阶段引入的偏差，通过使用曲面信息和格点高效地选择多样的视点，提升了 3D 场景重建的性能。

    May, 2024

  • 随机神经辐射场：量化隐式三维表示中的不确定性

    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

  • 从多视角几何学中学习神经辐射场

    MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化，以提高所估计表面的质量。实验结果表明，该方法可以从图像中获取干净的三维网格，同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。

    Oct, 2022

  • UC-NeRF：用于自动驾驶中未校准多视角相机的神经辐射场

    UC-NeRF 是一种专门针对欠校准多视角摄像系统的新视角合成方法，通过图层级颜色校正、虚拟畸变、时空约束的位姿细化等技术实现了在多摄像头环境下的优秀新视角合成和大规模室外场景的深度估计。

    Nov, 2023