Nerf reviews. Plenoxels: Radiance Fields Without Neural Networks 进一步说明, 可能连 mlp 都不需要. . 例如今年NVIDIA的GTC 2023就讨论了Nerf与当下火爆的AIGC的结合。 个人认为这个方向还是很有前途的。 除非CV出了类似chatgpt这样的东西（麻烦不要拿segment-anything出来对标了，啥时候商业化落地能这么厉害再说），否则未来的趋势中肯定有Nerf的一席之地。 NeRF 训练和渲染的核心步骤是体渲染技术 (volume rendering)。 体渲染可以把神经场“拍平”成一张 2D 图像，从而可以和基准图像进行比较。 这个过程是可微的，所以可以用来训练网络！ 有了神经场和体渲染的预备知识，我们来介绍 NeRF 的训练。 NeRF拉胯的泛化能力正是神经渲染的一大痛点，直到2023年或许才会在更多论文里被重视起来。 该怎么让NeRF获得跨场景的泛化能力？ 任何NeRF系统中的一个关键组件是MLP，它在移动NeRF系统上特别紧凑，在移动NeRF中的大小仅为约10. nerf 用的 mlp 都是低配版的 mlp, 模型并不大. nerf 的本质是要记住 位置-->像素 的映射, 用 neural network 其实是让它 overfit 来完成这个记忆. 7KB。 鉴于MLP在NeRF中的重要性，从系统的角度探索潜在的增强功能至关重要。 为了加速计算并减少内存占用，常见的神经网络压缩方法包括修剪、量化、知识提取等 [6]。 NeRF的大致流程与传统三维重建相似，都需要输入摄像机内外参数以及多视角图像，不同的是NeRF通过构建一个神经辐射场（也就是神经网络）替代了传统几何方法中的MVS、表面重建、纹理重建3个步骤。 NeRF Reflectance & Lighting 系列工作个人总结 NeRF Reflectance & Lighting 系列工作可以说是 NeRF 的“倒退”，但却是计算机视觉的“前进”，为什么这么说呢。 因为计算机视觉的创始人 David Marr 认为计… NeRF的主要作用是建立了一个3d模型的隐式表达，在训练完成之后我们就可以得到 体素密度在3d模型上的分布（从MLP网络中的density网络获取），可以推断出重建物体占据了哪些位置（输出的体素密度σ大于某个阈值（可以调整，程序中为10））。 Jul 22, 2024 · 选nerf还是3dgs作为开题方向？ 我目前研一下，研二上就准备开题了，想做nerf或者3dgs，想问问大佬们，哪个更适合作为我的大论文方向，更好创新一些，还有nerf还有哪些可创新的点吗… 显示全部 关注者 49 如何理解multi-view consistency？ 最近在研究NeRF领域，对于nerf的multi-view consistency以及multi-view color consistency概念自觉… 显示全部 关注者 124 被浏览 Jan 2, 2024 · mlp 也有很强的. 比如 MLP-mixer 等一系列的. fbix pvpx adugtt ytfdq mhvrno qxzod urmt lxnbblr becpixfio wrcp