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基于事件驱动束调整的去模糊神经辐射场
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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
该研究提出了一种用于去模糊的神经光辐射场（NeRF）的事件驱动捆绑调整方法（EBAD-NeRF）。该方法通过混合事件 - RGB 数据来联合优化可学习的姿势和NeRF参数，并引入了强化相机运动模糊的强度变化度量事件损失和光度模糊损失。实验证明EBAD-NeRF在曝光时间内可以准确获得相机姿势，并学习到比以前的方法更清晰的3D表示。
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关键要点
- 提出了一种用于去模糊的神经光辐射场（NeRF）的事件驱动捆绑调整方法（EBAD-NeRF）。
- EBAD-NeRF通过混合事件 - RGB 数据来联合优化可学习的姿势和NeRF参数。
- 引入了强化相机运动模糊的强度变化度量事件损失和光度模糊损失。
- 实验证明EBAD-NeRF在曝光时间内可以准确获得相机姿势。
- EBAD-NeRF学习到比以前的方法更清晰的3D表示。
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