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PAg-NeRF：用于农业机器人快速高效的全景 3D 表示的端到端方法
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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
该研究使用PAg-NeRF系统训练图像序列，输出场景几何结构、照片逼真渲染和一致的3D全景表示。在园艺场景中评估，峰值信噪比提高，全景质量提高，参数少。
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关键要点
- 该研究使用PAg-NeRF系统训练图像序列。
- 系统能够输出场景几何结构、照片逼真渲染和一致的3D全景表示。
- 在园艺场景中评估该系统，证明其有效性。
- 系统能够处理嘈杂的机器人测距位姿和不一致的自动全景预测ID。
- 与基准方法相比，峰值信噪比从21.34dB提高到23.37dB。
- 全景质量从56.65%提高到70.08%。
- 该方法更快，推理时间可通过调整提高，且参数减少约12倍。
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