【NERF】入门学习整理(二)

【NERF】入门学习整理(二)

      • 1. Hierarchicalsampling分层采样
      • 2. Loss定义(其实就是简单的均方差MSE)
      • 3. 隐式重建与显示重建

1. Hierarchicalsampling分层采样

粗网络coarse,均匀采样64个点
缺点:如果仅使用粗网络会存在点位浪费和欠采样的问题,比比如空气中很多无效的点

精细网络fine,基于粗网络的结果权重逆变换采样128个点,并带上之前粗网络的64个点=192个点
这个权重w是基于粗网络中输出的"密度值o",权重可以看看作为射线的分段常数概率密度函数(Piecewise-constantPDF)

在这里插入图片描述

2. Loss定义(其实就是简单的均方差MSE)

Loss定义(其实就是简单的均方差MSE)

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