论文阅读: NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters

没有相机参数的神经辐射场

创新点

• 相机参数可以可作为可学习参数联合优化
• 为了对摄像机参数估计和新视图渲染的质量进行基准测试，我们引入了一个新的路径跟踪合成场景数据集，称为布伦德正向数据集（BLEFF）
• 我们进行了广泛的分析，以了解各种摄像机运动下的训练行为，并表明在大多数情况下，联合优化管道可以恢复准确的摄像机参数，并实现与COLMAP预先计算的摄像机参数训练相当的新视图合成质量。

具体算法

• 伪代码
• 文章将相机内参焦距、位姿参数（外参）设置成了可学习的参数，其余部分与NeRF步骤相同。
• 特别的是论文选取的数据集均为前视数据集，这可能降低了优化难度。

参考文献

[1] Wang Z, Wu S, Xie W, et al. NeRF–: Neural radiance fields without known camera parameters[J]. arXiv preprint arXiv:2102.07064, 2021.