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基于不确定性的显隐式混合辐射场网格提取方法，首发论文 - 中国科技 …
Feb 12, 2026 · 实验结果表明,在DTU、Tanks and Temples 以及 Mip-NeRF360数据集上,该方法在几何重构精度与新视图合成质量方 …
基于不确定性的显隐式混合辐射场网格提取方法_国家预印本平台
针对神经辐射场（NeRF）与三维高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）在网格重建过程中普遍存在的几何不确定性、表面不连续 …
基于NeRF与3DGS的网格提取方法综述 - 知乎
2 基于辐射场提取网格的方法 如表1所示，本文系统地梳理了多种基于辐射场网格提取方法，并从技术演进和应用场景角度对其进行了 …
NeRF整理（隐式和显式） - 知乎 - 知乎专栏
NERF就是 Novel View Synthesis (新视角生成),义是：在已知视角下对场景进行一系列的捕获 (包括拍摄到的图像，以及每张图像对应 …
浅谈3D隐式表示（SDF，Occupancy field，NeRF）-CSDN博客
Nov 4, 2025 · 这些隐式表示可通过神经网络进行建模，SDF用于表示点到曲面的距离，占用场则表示点被曲面占用的概率，而NeRF则 …
【NeRF】由浅入深介绍Neural_Radiance_Fields - CSDN博客
Jan 25, 2024 · 本文围绕NeRF展开，介绍了场的定义，包括各种形状表征方式、显式与隐式表面、辐射场及体素密度；阐述了渲染的 …
两全其美：混合辐射场 (HyRF) 如何压缩 3D 高斯泼溅 | Deep Paper
对于该领域的学生和研究人员来说，HyRF 展示了 混合表示 的力量。 它表明 3D 图形的未来可能不是完全隐式或完全显式的，而是两 …
第7章：神经辐射场（NeRF） - zsc.github.io
第7章：神经辐射场（NeRF） 神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）代表了3D场景表示的范式转变，从传统的显式几何表示 …
第九章 OCC 方案：3D 占据与隐式场重建 - zsc.github.io
本章将系统性地剖析两大主流 3D 表示范式：以体素为基础的 显式离散化表示 （如占据栅格、TSDF/ESDF），以及由神经网络参数 …
基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法
Mar 17, 2025 · 46、此外，本发明还结合了显式体素网格和隐式神经网络的混合多分辨率哈希存储、voronoi图信息增益辐射场和聚类 …
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