正在安装打印机驱动请稍候

正在安装打印机驱动请稍候,*摘要:本文提出了一个框架，该框架将基于传统的基于关键点的相机姿势优化与可逆神经渲染机制结合在一起。我们提出的3D场景表示Nerfels在本地密集而全球稀疏。与现有的可逆神经渲染系统相反，将模型过于拟合整个场景，我们采用了一种功能驱动的方法来表示带有可呈现代码的场景-局部3D局部3D补丁。通过仅在检测到本地功能的情况下建模场景，我们的框架可以通过神经渲染器中的优化代码条件机制有效地概括场景中的本地区域，同时保持了稀疏3D地图表示的低内存足迹。我们的模型可以合并到现有的最新手工制作和学习的本地功能姿势估计器中，在评估扫描仪的宽度相机基线方案时，可以提高性能。