NEO 360：户外场景稀疏视图合成的神经场

NEO 360：户外场景稀疏视图合成的神经场

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该项目是来自ICCV2023的一篇论文的PyTorch实现，旨在利用神经场来处理户外场景的稀疏视图合成问题。由乔治亚理工学院和丰田研究所的研究团队开发，NEO 360提供了一种创新的方法来重建和理解复杂、无界的360度室外环境。

项目简介

NEO 360 提出了一种名为**Triplanar NOCS Fusion Convolutional Scene（三平面NOCS融合卷积场景）**的架构，用于从少量视角图像中恢复三维信息。通过结合神经场表示与多视点数据，该模型能够有效地应对户外场景的挑战，如光照变化、遮挡和物体多样性。

技术分析

该项目基于神经场的方法，特别是Neural Radiance Fields（NeRF），但针对户外场景的特性进行了优化。它引入了三平面表示法，并结合了NOCS（Normal-oriented Coordinate Space）进行空间解耦，以提高对场景几何的理解和渲染的质量。此外，模型还采用了对抗性训练策略以增强泛化能力。

应用场景

NEO 360 可广泛应用于以下领域：

1. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：为用户提供更真实的360度环境体验。
2. 自动驾驶：帮助车辆理解和预测复杂的道路环境。
3. 城市规划：用于建筑和基础设施的3D建模和分析。
4. 远程监控：从有限角度捕获的图像中重建和理解全景环境。

项目特点

1. 高效稀疏视图合成：即使在少量输入视图下也能重建高保真360度场景。
2. 通用性：经过针对性的训练，可以在多种不同环境和条件下工作。
3. 全面的数据集：提供名为NeRDS 360的大规模多视点户外场景数据集，包括深度图、NOCS映射等丰富注释。
4. 灵活的框架：可以与现有的NeRF实现兼容，方便研究者进行实验和扩展。

通过这个开源项目，研究人员和开发者不仅可以深入理解户外场景的稀疏视图合成，还可以利用提供的代码和数据集来推动自己的研究或应用开发。

要了解更多详情，查看项目页面，阅读论文，或者直接动手尝试，只需按照项目README中的指示设置环境并运行示例脚本即可。当您的工作受益于此项目时，请务必引用相应的研究成果。

@inproceedings{irshad2023neo360,
  title={NeO 360: Neural Fields for Sparse View Synthesis of Outdoor Scenes},
  author={Irshad, Muhammad Zubair and Zakharov, Sergey and Liu, Katherine and Guizilini, Vitor and Kollar, Thomas and Gaidon, Adrien and Kira, Zsolt and Ambrus, Rares},
  booktitle={Interntaional Conference on Computer Vision (ICCV)},
  year={2023},
  url={https://arxiv.org/abs/2308.12967},
}

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