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室内环境中部分观测对象的类别级神经场重建
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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
该研究提出了一种新的神经隐式建模方法，通过多种正则化策略实现了室内环境的更好重建。该方法利用深度先验将场景锚定到初始模型，并引入了一种灵活的深度先验来改善几何建模。研究还提出了一种自监督策略来规范表面法线，并提出了适应复杂光照条件的可学习曝光补偿方案。实验结果表明，该方法在室内场景中取得了最先进的3D重建效果。
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关键要点
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提出了一种新颖的神经隐式建模方法。
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利用多种正则化策略实现大型室内环境的更好重建。
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通过稀疏但准确的深度先验将场景锚定到初始模型。
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引入密集但精度较低的深度先验，改善几何建模。
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提出了一种自监督策略来规范表面法线的估计。
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可学习的曝光补偿方案适应复杂光照条件。
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实验结果显示该方法在室内场景中取得了最先进的3D重建效果。
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