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NeRF-MAE: 自监督三维表示学习的遮罩自动编码器用于神经辐射场
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
神经场在计算机视觉和机器人技术中表现出色。使用神经场进行自监督预训练，生成有效的三维表示。利用NeRF的体积网格作为Transformer的输入，通过遮盖NeRF的辐射和密度网格的随机补丁，使模型学习完整场景的语义和空间结构。NeRF-MAE自监督预训练方法在各种三维任务上表现出色，提升绝对性能超过20％和8％。
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关键要点
- 神经场在计算机视觉和机器人技术中表现出色，能够理解三维视觉世界。
- 使用神经场进行自监督预训练，生成有效的三维表示。
- 通过遮盖的自动编码器从RGB图像生成三维表示，并将其应用于NeRF进行训练。
- 利用NeRF的体积网格作为Transformer的密集输入，与其他三维表示进行对比。
- 通过相机轨迹采样提取显式表示，以规范化不同域中的场景。
- 遮盖NeRF的辐射和密度网格的随机补丁，使用三维Swin Transformer重建补丁，学习完整场景的语义和空间结构。
- 在超过160万幅图像上进行规模化预训练，编码器可用于有效的三维迁移学习。
- NeRF-MAE自监督预训练方法在各种三维任务上表现出色，AP50和AP25绝对性能提升超过20%和8%。
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