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基于神经有向距离场的结构光系统深度重建
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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
该文章介绍了一种基于神经隐式表示法的多帧结构光设置深度估计技术，通过自我监督的可微分渲染训练神经符号距离场（SDF），实现几何场的独立优化。实验结果表明，该方法在少样本情景下具有优越性，并且在增加模式可用性的情况下实现了可比较的结果。
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关键要点
- 介绍了一种基于神经隐式表示法的多帧结构光设置深度估计技术。
- 通过自我监督的可微分渲染训练神经符号距离场（SDF）。
- 与被动视觉不同，利用结构光系统中已知的辐射场实现几何场的独立优化。
- 确保固定设备定位下的收敛性和网络有效性。
- 在训练过程中引入基于物体表面的额外颜色损失以提高几何保真度。
- 实验结果表明该方法在少样本情景下具有优越性。
- 在增加模式可用性的情况下实现了可比较的结果。
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