加强检察门户网站建设情况,wordpress 增大字体,建设网站的预算,信宜市建设局网站神经辐射场是一个简单的全连接网络#xff08;权重约为 5MB#xff09;#xff0c;经过训练可使用渲染损失再现单个场景的输入视图。该网络直接从空间位置和观看方向#xff08;5D 输入#xff09;映射到颜色和不透明度#xff08;4D 输出#xff09;#xff0c;充当“…
神经辐射场是一个简单的全连接网络权重约为 5MB经过训练可使用渲染损失再现单个场景的输入视图。该网络直接从空间位置和观看方向5D 输入映射到颜色和不透明度4D 输出充当“体积”因此我们可以使用体积渲染来以不同方式渲染新视图。 优化 NeRF 需要几个小时到一两天取决于分辨率并且只需要一个 GPU。从优化的 NeRF 渲染图像需要不到一秒到大约 30 秒的时间这同样取决于分辨率。 NeRF——Neural Radiance Fields神经辐射场的缩写是来自2020年3月的一篇论文 TitleNeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis nerf论文https://arxiv.org/pdf/2003.08934.pdf nerf代码https://github.com/bmild/nerf 、 三维模型一般用网格点云或者体素方式表现
希望通过反渲染还原出一个三维 模型
过往三维重建直接通过图片重建出网格点云或者体素模型
NeRF是通过神经隐式方式建三维模型
神经隐式 我们可以简单地理解为:
我们使用一个NeRF神经网络采取体积雾(带不透明度的点云)的渲染方式通过已知视角的图片进行训练然后输入其它相机视角的参数,从而预测出未出现视角的图片。
此时三维模型的信息就储存在了NeRF神经网络之中!所以这是一种“隐式”的表示方法而不是像点云、体素、网格这种显式的表示方式! 这里为了让视频一开始方便理解在开头将输入的(x,y,z,θ,φ)认为是相机的位姿而先避开采样点的概念。实际上在论文和代码中原作者是将这个(x,y,z)处理成了采样点的位置(x,y,z)而(θ,φ)就是采样点对应的观测角度。采样点是可以基于相机的位姿得到的也就是 采样点位置相机原点采样距离*相机观测方向 这个理解方式是将这个点处理成了空间中的点每个空间中的采样点在不同的位置和观测角度能呈现不同的颜色而采样点的不透明度只与采样点的位置有关。 一个NeRF神经网络模型只能存储一个三维场景 以像素点这一层级作为训练资料而不是整张图作为一个层级1个batch就有很多来自不同地方像素点和不同地方相机参数作为训练资料。输出RGB和不透明值先输出一段采样点上的RGBA的值在射线方向上对这些采样点进行特定积分才得到像素点确切的颜色值。是一个体积雾渲染的过程。 第二 有在论文中提到位置编码信息主要是为了将图像中的高频信息体现出来能够大幅度提高图片的细节质量不会受到周边像素平滑过后的影响
NeRF位置编码通过concat方式将这样的信息融合起来每个位置编码由两项sin和cos合成
空间坐标系中他用10项就是20维来表示xyz的位置编码
相机方向用4项即8维来分别表示x,y,z)的位置编码 是用一个全连接层一直连最后得到最终结果
一个像素点对应有64个采样点每个采样点基于光线的射线产生 最后我们只需要通过一组图片和对应的相机位姿去训练一个网络网络就能储存对应的模型信息我们再输入一个不一样视角的相机参数就能把我们想要看到一个物体的角度呈现出来
NeRF: Representing Scenes as
Neural Radiance Fields for View Synthesis Bundle adjustment捆绑调整是计算机视觉和摄影测量领域的一个重要概念它是用于三维重建和摄影测量的一种优化技术。Bundle adjustment的目标是通过优化相机参数、特征点的三维坐标以及观测值来提高相机位姿和三维点的估计精度。
具体来说Bundle adjustment通常用于以下情境 摄影测量当使用多个照片来创建地图或测量物体的三维结构时需要估计相机的内部参数如焦距、畸变等以及每个照片的位姿相机的位置和方向。Bundle adjustment可以通过同时考虑多个观测值例如特征点在不同照片中的投影来提高这些参数的估计精度。SLAMSimultaneous Localization and Mapping在移动机器人、自动驾驶汽车和增强现实应用中Bundle adjustment用于同时估计相机或传感器的位姿和周围环境的三维结构以实现实时的定位和地图构建。结构从运动Structure from Motion在计算机视觉中Bundle adjustment被用于从多个图像中重建三维场景的几何结构。
Bundle adjustment的核心思想是最小化观测值与估计值之间的残差通过调整参数来最小化这些残差。这是一个高度非线性的优化问题通常使用数值优化方法例如Levenberg-Marquardt算法来解决。Bundle adjustment能够处理许多复杂情况包括相机内外参数的变化、畸变校正、特征点匹配误差等。
总之Bundle adjustment在计算机视觉和摄影测量中被广泛应用用于提高三维重建和相机位姿估计的精度从而在许多应用领域中发挥关键作用。
