NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection
C Xu, B Wu, J Hou, S Tsai, R Li, J Wang, W Zhan, Z He, P Vajda, K Keutzer, M Tomizuka
[UC Berkeley & Meta]
NeRF-Det: 学习几何感知体表征以实现多视3D目标检测
动机：解决室内3D物体检测的挑战，特别是在没有深度测量输入的情况下，通过使用NeRF(Neural Radiance Field)用端到端的方式明确估计3D几何，并提高3D检测性能。
方法：通过引入足够的几何先验增强NeRF-MLP的泛化性，从而利用NeRF的层次算法来实现3D目标检测。
优势：提出一种新方法(NeRF-Det)用于室内3D目标检测。通过明确估计3D几何，并通过共享的MLP连接检测和NeRF分支，有效提高了3D检测性能，优于现有方法。
提出NeRF-Det，一种利用NeRF来实现室内3D目标检测的方法，通过端到端方式估计3D几何，显著提高了检测性能。
https: //github.com/facebookresearch/NeRF-Det
https://arxiv.org/abs/2307.14620
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