无姿态NeRF

训练无需位姿

将位姿提取与视图合成联合优化，摆脱对预采集相机位姿的依赖，实现更便捷且更高质量的神经辐射场重建。

Chen, Shu · Yang, Zhang · Yaxin, Xu · 邹北骥

Pattern Recognition 2024

参数信息

测试数据集数量

3

技术优势

无需预采位姿

训练时仅需图像，位姿由网络在线估计，省去结构从运动预处理步骤。

位姿误差不传播

位姿提取与视图合成联合优化，避免两阶段流程中位姿误差累积到渲染结果。

泛化性能提升

联合优化使NeRF感知场景结构，从而在新视图合成上获得改进的泛化能力。

应用场景

• 具身智能：在动态环境中无需标定相机即可重建场景，简化部署流程。
• 机器人视觉：机器人仅凭图像序列即可实现新视角合成，无需额外位姿传感器。
• 无人机航拍建模：航拍图像直接用于三维重建，省去繁琐的空中三角测量步骤。