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LeC$^2$O-NeRF: Learning Continuous and Compact Large-Scale Occupancy Networks for Urban Scenes
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内容提要
本研究提出了一种新方法LeC$^2$O-NeRF，用于在大规模城市场景中学习连续紧凑的大规模占用网络。该方法通过引入不平衡占用损失和架构，提高了占用信息的紧凑性和准确性，并加速了NeRF的训练过程。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法LeC$^2$O-NeRF，用于在大规模城市场景中学习连续紧凑的大规模占用网络。
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该方法通过引入不平衡占用损失和架构，提高了占用信息的紧凑性和准确性。
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LeC$^2$O-NeRF能够加速NeRF的训练过程，同时保持高准确度。
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