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NeRF-HuGS: 面向非静态场景的改进神经辐射场，使用启发式引导分割
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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
本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了PSNR。
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关键要点
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提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF）。
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S-NeRF模型考虑了大规模背景场景和前景移动车辆的新视角合成。
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通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来解决现有NeRF模型的问题。
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使用嘈杂和稀疏的LiDAR点提高训练的鲁棒性，减少深度奇异值的出现。
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S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上的实验结果优于现有方法。
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在街景合成中，S-NeRF模型减少了7%至40%的均方误差。
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在移动车辆渲染的PSNR方面，S-NeRF模型获得了45%的增益。
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