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NToP: 用于顶视鱼眼图像中的 2D 和 3D 人体姿态估计的基于 NeRF 的大规模数据集生成
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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
本文提出了一种将新视角合成应用于机器人重定位问题的方法，通过渲染额外合成数据集并选择虚拟相机位置，改进了姿态回归器的定位精度。该方法在公共基准数据集上进行训练，结果显示姿态回归精度受到数据集大小和分布的限制。同时，采用合成的逼真图像进行数据增强。
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关键要点
- 提出了一种将新视角合成应用于机器人重定位的方法。
- 通过 NeRF 类算法渲染额外合成数据集，选择虚拟相机位置。
- 改进了姿态回归器的定位精度，显著降低了误差。
- 在 Cambridge 地标和 7 景数据集上取得了良好效果。
- 该方法无需架构修改或领域适应性约束，几乎可以无限产生训练数据。
- 调查了数据集大小和分布对相机姿态回归的影响。
- 得出结论，姿态回归精度受限于相对较小且有偏的数据集。
- 采用合成的逼真图像进行数据增强，保持几何一致性。
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