NeRF知识点：不同Contraction的数学表达

NeRF知识点：不同Contraction的数学表达

目录

Foward-facing 场景：NDC（Normalized Device Coordinate）1

360°，object-centric 场景： inverse-sphere warping1

MeRF: Piecewise-projective Contraction1

自由轨迹： Persepective warping1

Foward-facing 场景：NDC（Normalized Device Coordinate）

主要针对forward-facing场景，好处在于：

“Once we convert to the NDC ray, this allows us to simply sample t‘ linearly from 0 to 1 in order to get a linear sampling in disparity from n to ∞ in the original space.”

数学表达形式为：

360°，object-centric 场景： inverse-sphere warping

mip-NeRF 360 [Barron et al. 2022]

缺点在于使得ray-AABB intersection难以计算，这意味着难以使得网络跳过那些空的地方。

MeRF: Piecewise-projective Contraction

为了解决mip-nerf中的ray-AABB难以计算的问题，对contraction公式进行了改进：

自由轨迹： Persepective warping

提出一种通用的warping函数，使得能够适应多种相机轨迹形式。

参考文献链接：2303.15951.pdf (arxiv.org)