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Drone-NeRF：大规模无人机勘测的高效 NeRF 基于的三维场景重建
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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Drone-NeRF框架，用于高效重建无人机倾斜摄影的无界大规模场景。该框架通过划分场景为子块并使用神经辐射场（NeRF）进行训练，然后合并为完整场景。优化相机姿态和引导NeRF使用均匀采样器提高模型准确性，使用哈希编码融合MLP加速密度表示，生成RGB和深度输出。该框架解决了场景复杂性、渲染效率和无人机图像准确性的挑战，展示了良好能力。
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关键要点
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提出了Drone-NeRF框架，用于高效重建无人机倾斜摄影的无界大规模场景。
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场景根据摄像机位置和深度可见性划分为均匀的子块。
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在NeRF的并行训练中训练子场景，然后合并为完整场景。
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通过优化相机姿态和引导NeRF使用均匀采样器来完善模型。
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集成选择的样本提高模型准确性。
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使用哈希编码融合MLP加速密度表示，生成RGB和深度输出。
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该框架解决了场景复杂性、渲染效率和无人机图像准确性相关的挑战。
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展示了良好的能力和前景。
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