该研究使用PAg-NeRF系统训练图像序列，输出场景几何结构、照片逼真渲染和一致的3D全景表示。在园艺场景中评估，峰值信噪比提高，全景质量提高，参数少。

本文介绍了PanoSwin架构，用于学习具有ERP的全景表示。通过窗口方案和俯仰注意力解决了边界不连续和空间失真的挑战，利用位置嵌入和位置偏差增强了全景几何信息。通过两阶段学习框架进行知识转移。实验结果表明PanoSwin在全景理解方面有效。