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全球引导的焦点神经辐射场用于大规模场景渲染
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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
本文介绍了基于神经辐射场（NeRF）的系统，利用车辆和无人机收集的数据持续构建和维护一张地球规模的地图。通过联邦学习流程和模型聚合流程的定制，解决了NeRF大规模建模问题，并在大规模场景数据集上验证了姿态对齐和联邦学习流程的有效性。
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关键要点
- 提出了一个基于神经辐射场（NeRF）的系统，利用车辆和无人机收集的数据持续构建和维护地球规模的地图。
- 为了解决NeRF大规模建模的可扩展性和可维护性问题，提出了适用于NeRF的大规模建模的联邦学习流程。
- 定制了NeRF的模型聚合流程，允许局部更新。
- 聚合步骤中，客户端的全局姿态的准确性至关重要，因此提出了全局姿态对齐以调整客户端的嘈杂全局姿态。
- 实验验证了姿态对齐和联邦学习流程在大规模场景数据集Mill19上的有效性。
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