BA-NeRF ICCV 2021

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BARF: Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields

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Abstract

NeRF的缺点之一是需要 准确的相机位姿 来学习场景表示。本文提出了BA-NeRF，可以使用不完美（甚至未知）的相机位姿来训练NeRF（联合解决3D场景表示和相机帧对齐）。本文联系了经典的图像对齐理论，并表明 从粗到精的对齐方法 也适用于NeRF。并且，如果使用位置编码对于合成图像的对齐是不利的。在合成数据和真实数据上的实验表明，BA-NeRF可以同时 有效优化场景表示和解决大的相机位姿偏移 。这使得从未知相机位姿进行视频序列的视图合成和定位成为可能，为视觉定位系统（例如SLAM）和密集3D映射和重建的潜在应用开辟了新的途径。