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CamP: 神经辐射场的相机预处理
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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
本文介绍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。使用嘈杂和稀疏的LiDAR点提高了训练的鲁棒性，并减少了深度奇异值的出现。实验证明，S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上比现有方法减少了7％至40％的均方误差，并在移动车辆渲染的PSNR方面获得了45％的增益。
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关键要点
- 提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF）。
- S-NeRF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模型的问题。
- 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。
- S-NeRF在大规模驾驶数据集上的实验结果显示，均方误差减少了7%至40%。
- 在移动车辆渲染的PSNR方面，S-NeRF获得了45%的增益。
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