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公开(公告)号：CN118172263A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410426539.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种自训练少样本神经辐射场的新视图合成方法，包括：对数据集进行预处理，选取标签数据，形成原始输入数据；初始化神经辐射场模型，使用原始输入数据对NeRF模型训练一个轮次，得到初始化神经辐射场模型，即首个迭代轮次的神经辐射场模型；生成第一类和第二类伪标签并保存；将标签数据、第一类和第二类伪标签作为新一轮迭代的神经辐射场模型的输入数据，并作为训练数据，进入新一轮神经辐射场模型的迭代，引入不确定性感知机制进行学习，重复执行上述步骤，并进行迭代训练，获得最终的神经辐射场模型；利用最终的神经辐射场模型进行预测，并渲染，完成所述的自训练少样本神经辐射场的新视图合成。
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