MonoPatchNeRF: 利用基于路径的单目引导改进神经辐射场
发表于: 。我们提出了一种基于补丁的方法,通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测,在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型,部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距,实验结果表明,在 ETH3D MVS 基准测试中,我们的方法在平均 F1@2cm 上提供了 RegNeRF 的 4 倍性能和 FreeNeRF 的 8 倍性能,为改善基于 NeRF 模型的几何精度以及促使 NeRF...
我们提出了一种基于补丁的方法,通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测,在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型,部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距,实验结果表明,在 ETH3D MVS 基准测试中,我们的方法在平均 F1@2cm 上提供了 RegNeRF 的 4 倍性能和 FreeNeRF 的 8 倍性能,为改善基于 NeRF 模型的几何精度以及促使 NeRF...