ProSGNeRF

ProSGNeRF 利用动态场景图和基础模型推进三维重建

研究人员开发了 ProSGNeRF，这是一种用于城市环境三维重建的新方法，解决了动态对象和大规模相机运动带来的挑战。该系统利用渐进式场景图网络来学习移动对象和全局场景的局部表示，并为时间窗口动态分配新图。为了处理稀疏的动态对象数据，ProSGNeRF 整合了 DINOv2 基础模型以增强先验建模，并引入了频率调制模块来规范化对象频率。