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基于视觉、红外和超声波的神经辐射场技术 ——VIRUS-NeRF
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们引入了一种新颖的单目视觉里程计系统NeRF-VO，它整合了学习的稀疏视觉里程计和神经辐射场景表示。通过联合优化关键帧位姿和底层密集几何，NeRF-VO在场景表示、新视角合成和密集重建方面表现出色。
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关键要点
- 引入了一种新颖的单目视觉里程计系统NeRF-VO。
- NeRF-VO整合了学习的稀疏视觉里程计和神经辐射场景表示。
- 系统使用稀疏视觉里程计初始化相机位姿。
- 从单目深度预测网络获取视角相关的密集几何先验。
- 将位姿和密集几何的尺度统一，作为监督信号训练神经隐式场景表示。
- 通过联合优化关键帧位姿和底层密集几何，提升了场景表示的光度和几何保真度。
- 在各种合成和真实世界的数据集上超过了最先进的方法。
- 在姿态估计准确性、新视角合成保真度和密集重建质量方面表现更佳。
- 相机跟踪频率更高，GPU内存消耗更少。
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