【NeRF原理】第三章：计算机图形学背景补充

已于 2023-12-03 21:02:01 修改
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分类专栏： NeRF从0到1 文章标签： 计算机视觉 深度学习 神经辐射场 图像处理 cnn
于 2023-12-02 19:21:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dlhlSC/article/details/134756084
本章节深入探讨了计算机图形学的基础知识，包括相机原理、图像渲染技术和体渲染。详细讲解了相机的工作原理、图像渲染中的光照模型、阴影和纹理，以及体渲染中的体积数据表示和光线传播。内容适合对NeRF技术感兴趣的读者，为理解神经辐射场提供了必要的计算机图形学背景。

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第三章：计算机图形学背景补充

  • 1-相机原理: 讲解相机的基本原理和参数，为后续的图像渲染和体渲染提供基础

  • 2-图像渲染: 介绍图像渲染的基本概念和技术，包括光照模型、阴影和纹理等

  • 3-体渲染: 探讨体渲染的基本原理和方法，包括体积数据表示和光线传播等

【前方多图，流量预警！！！】

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arXiv最新NeRF文章 l Blended-NeRF：混合神经辐射场中的零样本物体生成和混合
3D视觉工坊
07-11 385
作者：小张Tt| 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf。添加微信：cv3d007，备注：NeRF，拉你入群。文末附行业细分群。Blended-NeRF是一个强大而灵活的框架，用于编辑NeRF场景中的特定兴趣区域。该框架利用预训练的语言-图像模型和现有NeRF场景上初始化的3D MLP模型，根据文本提示或图像块合成并混合对象到原始场景中的指定区域。使用3...
【ECCV 2020 (oral)】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
zik的博客
07-01 1757
Authors【Paper】【Project】我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体积场景函数，实现合成复杂场景的新颖视图的最先进的结果。我们的算法使用全连接（非卷积）深度网络表示场景，其输入是单个连续 5D 坐标（空间位置xyz(x,y,z)xyz和观看方向θϕθϕ），其输出是该空间位置处的体积密度和与视图相关的发射辐射率。我们通过查询沿相机光线的 5D 坐标来合成视图，并使用经典的体积渲染技术将输出颜色和密度投影到图像中。
NeRF系列(1):NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导（二）
qq_35831906的博客
05-23 833
接上文本文提出了一种名为NeRF（Neural Radiance Fields）的方法，用于将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。传统的方法使用离散的表面几何或体素表示来建模场景，但这些方法无法捕捉到真实场景的细节和光照效果。相反，NeRF利用深度神经网络来表示场景中每个点的辐射强度和颜色。具体而言，NeRF通过在相机光线上均匀采样点，并通过神经网络估计每个采样点的辐射强度和颜色。然后，通过卷积积分计算出相机光线通过场景的颜色。通过训练网络来最小化合成图像与真实图像之间的差异，可以学习到准确的场景表示。
深度学习(20):nerf论文翻译与学习
biter0088的博客
11-26 6091
nerf论文翻译与学习。NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
NeRF: Representing Scenesas Neural Radiance Fieldsfor View Synthesis论文阅读
人无远虑，必有近忧
01-21 1155
我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集，优化底层的连续体积场景函数，来将复杂场景的不同的视图进行合成。我们的算法使用全连接神经网络（非卷积神经网络）表示场景，其输入是单个连续的5D坐标（空间位置(x，y，z)和观察方向(θ，φ))，其输出是该空间位置处的体积密度和与视角相关的光线信息。我们通过查找某一束相机光线（实际上是物体表面反射进入镜头的光线）上若干采样点的5D坐标来合成视图，并使用经典的立体渲染技术将输出的颜色和密度投影到图像中。由于体绘制函数是可微分的，因此优化我们场景函数表征所需的唯一输入，
《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》论文精读
HY_shen的博客
05-07 880
我们发现，优化复杂场景的神经辐射场表示的基本实现不能收敛到足够高分辨率的表示，并且在每个相机光线所需的样本数量方面效率低下。我们通过使用位置编码转换输入5D坐标来解决这些问题，该编码使MLP能够表示更高频率的函数，并且我们提出了一个分层采样过程，以减少充分采样这种高频场景表示所需的查询数量。我们的方法继承了体积表示的优点:两者都可以表示复杂的现实世界的几何形状和外观，并且非常适合使用投影图像进行基于梯度的优化。至关重要的是，我们的方法克服了在高分辨率下建模复杂场景时离散体素网格的高昂存储成本。
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 翻译
lijiaweitt的博客
08-24 1240
在这项工作中，我们解决了长期存在的问题，视图合成的一种新的方式，直接优化参数的连续5D场景表示，以尽量减少渲染一组捕获的图像的错误。我们将静态场景表示为连续的5D函数，其输出在空间中的每个点（x，y，z）处在每个方向（θ，φ）上发射的辐射，以及每个点处的密度，其作用类似于控制通过（x，y，z）的射线累积多少辐射的微分不透明度。我们的方法优化了一个没有任何卷积层的深度全连接神经网络（通常称为多层感知器或MLP），通过从单个5D坐标（x，y，z，θ，φ）回归到单个体积密度和视图相关的RGB颜色来表示该函数。
【计算机视觉】Mip-nerf 论文精读记录
Iloveyyy1226的博客
11-22 2062
mip-nerf论文翻译与笔记
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第282期】Wed, 3 Jan 2024
TomRen
01-07 1988
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 3 Jan 2024 Totally 70 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes Authors Yunzhi Yan, Haotong Lin, Chenxu Zhou, Weijie Wang, Haiyang Sun, Kun Zhan, Xianpeng Lang,
辐射神经场算法——NeRF算法详解
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YOLO与VOC格式的茶叶嫩芽识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，类别：tea bud，图片数量6242。
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数据收集。多光谱传感器以空间分辨率换取光谱波段。MODA针对具有广泛小目标的航空场景，需要高空间分辨率；因此，我们选择了一台专业无人机载多光谱相机(1280×960图像尺寸；8个光谱波段范围为395∼950 nm；100米高度处4.5厘米/像素)在多样场景、时间和天气条件下记录MSIs，产生14,041张MSIs(9,156张训练；4,885张测试)，覆盖50个城区。高质量标注。为确保高质量标注，我们采用了三阶段协议：(i)起草详细指南(目标定义、标注工具使用)并通过试用任务培训标注员；
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【目标检测软件 01】YOLO识别软件功能与操作指南
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摘要：本文介绍了一款基于YOLO模型的智能目标检测软件，具有直观的图形界面和多功能支持。软件支持本地文件（图片/视频）、摄像头、RTSP/HTTP流等多种媒体源输入，可实时显示检测结果并支持参数调整。主界面分为媒体资源列表、视频显示区和检测结果表格三部分，提供播放控制、模型选择、置信度调节等功能。支持检测结果保存为图像或文本文件，并可自定义软件名称和Logo。软件采用无边框设计，提供窗口控制按钮。使用前需加载有效YOLO模型（支持训练模型），支持主流YOLO版本。
ROD-MLLM：迈向多模态大语言模型中更可靠的目标检测
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【图像算法 - 40】海洋监测应用：基于 YOLO 与 OpenCV 的高精度海面目标检测系统实现
qq_42910179的博客
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本文详细介绍了基于YOLOv11和 OpenCV 实现海面目标检测的完整流程。通过端到端的目标检测框架，我们能够同时识别5 类关键海面目标，为海上安全、应急救援、港口管理和滨海旅游提供强大的视觉智能支持。该系统可集成至无人机、巡逻艇、岸基监控平台，构建全天候、全覆盖的“智慧海防”感知网络，在海洋强国战略中发挥重要作用。🚨应用场景延伸搜救任务中自动定位落水者（swimmer）与救生设备港口禁航区监控非法船只（boatjetski）闯入海上游乐区统计摩托艇数量，保障游客安全。
SemOD：基于语义增强的多天气条件目标检测网络
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在自动驾驶领域，基于摄像头的感知模型大多在晴朗天气数据上进行训练。专注于解决特定天气挑战的模型无法适应各种天气变化，且主要优先考虑其天气去除特性。我们的研究引入了一种用于多天气条件下目标检测的语义增强网络。在我们的分析中，语义信息可以使模型为缺失区域生成合理内容，理解目标边界，并在图像的填充和现有部分之间保持视觉连贯性和真实性，这有利于图像转换和目标识别。
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