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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
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
计算成像在稀疏测量中起重要作用。提出深度变分框架，利用深度生成模型学习图像重建的不确定性。通过参数化目标后验并最小化KL散度实现准确的不确定性估计。引入双向正则化的强大流模型增强稳定性和表达能力。通过填充设计方法实现方差减少。在基准任务和真实世界应用中验证方法有效。
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关键要点
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计算成像在稀疏测量中起重要作用。
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提出深度变分框架，利用深度生成模型学习图像重建的不确定性。
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通过参数化目标后验并最小化KL散度实现准确的不确定性估计。
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引入双向正则化的强大流模型增强稳定性和表达能力。
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通过填充设计方法实现方差减少。
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在基准任务和真实世界应用中验证方法有效。
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