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LeC$^2$O-NeRF：学习城市场景的连续紧凑大型占用网络
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过引入不平衡占用损失和架构，解决大规模城市场景中的占用估计问题，提升NeRF训练的速度和占用信息的准确性与紧凑性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决大规模城市场景中的占用估计问题。
- 引入不平衡占用损失和不平衡架构，提高占用信息的准确性与紧凑性。
- 新方法能够快速学习到更具紧凑性、准确性和平滑性的占用信息。
- 在不牺牲准确度的前提下，加速NeRF训练过程。
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