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SOAC: 基于神经辐射场的时空重叠感知多传感器校准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了PSNR。
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关键要点
- 提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF）。
- S-NeRF 通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来解决现有 NeRF 模型的问题。
- 模型考虑了大规模背景场景和前景移动车辆的新视角合成。
- 使用嘈杂和稀疏的 LiDAR 点来提高训练的鲁棒性，减少深度奇异值的出现。
- 实验证明 S-NeRF 在大规模驾驶数据集上优于现有方法，均方误差减少了 7% 至 40%。
- 在移动车辆渲染的 PSNR 方面获得了 45% 的增益。
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