不同方法来使用深度先验的相对优

MimJannat909

特别是当相机姿态偏离轨迹时；当从偏离的视图合成图像时，无法保证语义一致性。我们在所有神经辐射方问题。我们在 上的工作引入了一个巧妙的概念，将地图先验融入神经辐射场中以进行驾驶视图模拟。我们提出的工作使用地图先验（在自动驾驶模拟中很容易获得）来协助 的构建，以合成高质量的偏差视图。我们建议使用具有不确定性调节的多视图一致性来监督地面密度。该策略令人惊讶地提高了模拟质量，并且可插入大量 方法。 该论文已被 年 智能机器人与系统国际会议接收。这贡献。 演示所提议的 的视频 可以在以下网址观看。

查看论文。 通过分数自适应学习提高交互式强化学习的反馈效率 （来自人类反馈的强化学习）是构建大型语言模型的重要单元，它解决了从人类反馈中学习奖励模型（ ）的复杂问题。 在 国际智能机器人与系统会议上，百度 提出了一种新方法，利用人类提供的分 电话号码列表 数反馈效率。了新的高度。查看论文： 。 深入研究室外神经辐射场的深度先验 神经辐射场 在视觉和图形任务中表现出了令人印象深刻的性能，例如新颖的视图合成和沉浸式现实。然而，辐射场的形状 辐射模糊性仍然是一个挑战。



特别是在稀疏视点设置中。最近的工作将问题。然而，选择深度先验的标准以及不同先验的相对优点尚未得到彻底研究。此外，选择点也是一个尚未探索的问题。 在这篇 多媒体会议论文中，我们对室外神经和评估，涵盖了常见的深度传感技术和大多数应用方式。具体来说，我们使用两种具有代表性的 方法进行了广泛的实验，这些方法配备了四种常用的深度先验和在两个广泛使用的户外数据集上的不同深度用法。我们的实验结果揭示了一些有趣的发现，可以使从业者和研究人员在使用深度先验训练 模型时受益。