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机器人AI干货第一时间送达 首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM：理论与实践》第2期（新增40%新内容）！ 以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容 CVPR 2023 | 浙大、西湖大学联合开源Bad-Nerf：几何光束调节去模糊神经辐射场 【BAD-NeRF: Bundle Adjusted Deblur Neural Radiance Fields】 项目主页: 😈BAD-NeRF 开源代码：[2211.12853] BAD-NeRF: Bundle Adjusted Deblur Neur... 文章链接：GitHub - WU-CVGL/BAD-NeRF: [CVPR 2023] 😈BAD-NeRF: ... 神经辐射场( Neural Radiance Fields，NeRF )由于其在照片级真实感三维重建和新奇视角合成方面的强大能力，近年来受到了相当大的关注。早期的工作通常假设输入图像具有良好的质量。然而，图像退化(例如,低照度条件下的图像运动模糊)在现实场景中很容易发生，这将进一步影响NeRF的渲染质量。在本文中，我们提出了一种新的捆绑调节的去模糊神经辐射场( BAD-NeRF )，它可以对严重的运动模糊图像和不准确的相机姿态具有鲁棒性。该方法对运动模糊图像的物理成像过程进行建模，联合学习NeRF的参数并恢复相机在曝光时间内的运动轨迹。该方法对运动模糊图像的物理成像过程进行建模，联合学习NeRF的参数并恢复相机在曝光时间内的运动轨迹。在实验中，我们表明通过直接模拟真实的物理图像形成过程，BADNeRF在合成数据集和真实数据集上都取得了SOTA优于先前工作的性能。 第一：在NeRF框架下提出了一种针对运动模糊图像的光度光束法平差公式，方便以后与其他视觉管道(例如运动模糊感知的相机位姿跟踪器)集成 第二：展示了如何使用该方法，从一组运动模糊图像中，获得高质量的三维场景表示； 第三：实验验证了该方法对严重的运动模糊图像，进行去模糊的效果，合成了高质量的新视角图像。#论文# #开源#
以上内容来自小六的机器人SLAM学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容 15讲全部上线！2024最炸裂的新技术！3D Gaussian Splatting（全网独家） 太强了！世界第一款开源的自动驾驶一体化框架Autoware！（附交流群） 17讲全部上线！全网首个详解深度学习特征开源算法SuperPoint和SuperGlue（附交流群） 计算机视觉life联合具有7年工作经验的技术专家 吴桐 为大家讲述GNSS、RTK定位技术。
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