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P3P：用于扩展3D掩蔽自编码器的伪3D预训练
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
神经场在计算机视觉和机器人技术中表现出色，能够理解三维视觉世界。研究者使用神经场进行自监督预训练，生成有效的三维表示，并应用于特定形式的训练。他们的方法在各种具有挑战性的三维任务上表现出色，提升了三维物体检测的绝对性能。
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关键要点
- 神经场在计算机视觉和机器人技术中表现出色，能够理解三维视觉世界。
- 研究者使用神经场进行自监督预训练，生成有效的三维表示。
- 采用遮盖的自动编码器从RGB图像生成三维表示，并应用三维视觉Transformer进行训练。
- 利用NeRF的体积网格作为Transformer的密集输入，与其他三维表示进行对比。
- 通过相机轨迹采样，提取可以规范化不同域中场景的显式表示。
- 目标是通过遮盖NeRF的随机补丁，使用三维Swin Transformer重建补丁，学习完整场景的语义和空间结构。
- 在posed-RGB数据上进行规模化预训练，涉及超过160万幅图像。
- NeRF-MAE自监督预训练方法在各种三维任务上表现出色，特别是在Front3D和ScanNet数据集上的三维物体检测性能显著提升。
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