通过优化渲染管道，将RGB摄像机中的3D多目标跟踪转化为逆渲染问题，解耦形状和外观属性。使用合成数据学习生成先验，并在nuScenes和Waymo数据集上评估基于摄像机的3D跟踪。

本文介绍了神经光子场（NePF）框架，用于解决多视图图像中的逆渲染问题。NePF统一恢复几何、材质和光照属性，并引入基于坐标的快速体积物理渲染照明模型。实验证明该方法在恢复高保真几何和可视合理的材料属性方面具有优势。

本文介绍了一种新的单阶段框架NePF，用于解决多视图图像中的逆渲染问题。NePF通过统一恢复几何、材质和光照属性，并引入了基于坐标的快速体积物理渲染照明模型。实验结果表明，该方法在恢复几何和材料属性方面具有优越性。