NeRF位置编码代码解读

NeRF 位置编码代码分析

以下是对 get_embedder() 函数的具体分析：

def get_embedder(multires, i=0):

    if i == -1:
        return nn.Identity(), 3
    
    embed_kwargs = {
                'include_input' : True,  # 如果为真，最终的编码结果包含原始坐标
                'input_dims' : 3,  # 输入给编码器的数据的维度
                'max_freq_log2' : multires-1,
                'num_freqs' : multires,  # 即论文中 5.1 节位置编码公式中的 L 
                'log_sampling' : True,
                'periodic_fns' : [torch.sin, torch.cos],
    }
    
    embedder_obj = Embedder(**embed_kwargs)
    embed = lambda x, eo=embedder_obj : eo.embed(x)  # embed 现在相当于一个编码器，具体的编码公式与论文中的一致。
    return embed, embedder_obj.out_dim

class Embedder:
    def __init__(self, **kwargs):
        self.kwargs = kwargs
        self.create_embedding_fn()
        
    def create_embedding_fn(self):
        embed_fns = []
        d = self.kwargs['input_dims']
        out_dim = 0
        
        # 如果包含原始位置
        if self.kwargs['include_input']:
            embed_fns.append(lambda x : x)  # 把一个不对数据做出改变的匿名函数添加到列表中
            out_dim += d
            
        max_freq = self.kwargs['max_freq_log2']
        N_freqs = self.kwargs['num_freqs']
        
        if self.kwargs['log_sampling']:
            freq_bands = 2.**torch.linspace(0., max_freq, steps=N_freqs)  # 得到 [2^0, 2^1, ... ,2^(L-1)] 参考论文 5.1 中的公式
        else:
            freq_bands = torch.linspace(2.**0., 2.**max_freq, steps=N_freqs)  # 得到 [2^0, 2^(L-1)] 的等差数列，列表中有 L 个元素
            
        for freq in freq_bands:
            for p_fn in self.kwargs['periodic_fns']:
                embed_fns.append(lambda x, p_fn=p_fn, freq=freq : p_fn(x * freq))  # sin(x * 2^n)  参考位置编码公式
                out_dim += d  # 每使用子编码公式一次就要把输出维度加 3，因为每个待编码的位置维度是 3
                    
        self.embed_fns = embed_fns  # 相当于是一个编码公式列表
        self.out_dim = out_dim
        
    def embed(self, inputs):
    # 对各个输入进行编码，给定一个输入，使用编码列表中的公式分别对他编码
        return torch.cat([fn(inputs) for fn in self.embed_fns], -1)