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USB-NeRF: 展开快门捆绑调整的神经辐射场
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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），通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来应对现有 NeRF 模型在街景合成中出现的问题。实验证明，S-NeRF 模型在各种大规模驾驶数据集上的表现优于现有最先进方法，能够减少 7％至 40％ 的均方误差，并在移动车辆渲染的 PSNR 方面获得了 45％ 的增益。
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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 在各种大规模驾驶数据集上优于现有最先进方法。
- S-NeRF 在街景合成中减少了 7% 至 40% 的均方误差。
- 在移动车辆渲染的 PSNR 方面获得了 45% 的增益。
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