全新第一视角导航应用！秦通老师新作CS-NeRF：利用量产车数据大规模重建的众包框架

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 大规模重建战略要地：数据 NeRF等方法使用神经网络来表示场景，能够生成高保真和真实感的图像合成。这些方法能够处理稀疏的3D点云和密集的表面，适用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和自动驾驶模拟等领域。这些方法 需要大量高质量的数据 来生成准确和真实的3D模型，数据获取成本高。对于大规模城市建模，依赖专门设计的高精度数据收集设备，难以扩展。 众包是一种在短时间内以相对较低的成本收集大量数据的有效方式。众包数据 收集成本低，数据流稳定且恒定 ，适合大规模城市3D重建和更新。NeRF-W等方法成功地使用互联网照片集合来生成静态模型，证明了众包数据的潜力。但众包数据中 存在大量冗余，增加了存储和计算资源的 ………………………………