NeRF入门学习资料

👋本文章主要记载有关NeRF和SLAM方面的资料。
作者是科研小白，做此文章一方面是学习记录，同时也想能够获得大家的反馈，从而不断地丰富自己的知识面和方法论，因此希望大家能够不吝赐教，也希望大家能够给我提供一些学习交流的圈子！

教程资料

原生NeRF Paper

http://arxiv.org/abs/2003.08934

【原创】NeRF 三维重建 神经辐射场 建模 算法详解 NeRF相关项目汇总介绍。_哔哩哔哩_bilibili

b站up主讲述NeRF原理，视频分辨率比较低（明明我记得之前是比较清晰的），但是比较直白，容易理解一些NeRF的一些物理含义。（对于新事物的理解，我觉得最快的方法就是找点具象化的东西看看，理解其存在形式和含义，再去看理论基础）

Nerf-Medium

这个Medium上的教程强烈推荐看一下，可以结合论文的公式稍微理解一下（直接看Method部分就ok，带着目的看论文比较容易理解）
注意：Medium遇到很怪的一个点，不登陆免费，登陆反而收费了

体渲染: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32431795

其他NeRF的资料

• 花坛里的猫：【NeRF】动手训练新的三维场景
• NeRF代码参数讲解
• 相对详细的NeRF讲解材料

Tutorial for NeRF（对上面那个Medium的教程做的一些记录）

marching cubes是一个生成3D mesh的算法
3D数据的表达形式：从3D voxels到点云到SDF
传统三维构建的共同缺点：

• 相机：耗时和需要大量数据
• 雷达：昂贵
• 人工建模耗费时间和精力
• 对于高反射物体、“网状”物体，如灌木丛和链状栅栏，或透明物体，都不适合大规模扫描。

影响模型精度：stair-stepping effects and driff

一些综述

来自Frank Dellaert大佬整理的：

• overview from 2020
• overview from 2021

NeRF简单讲解

概念

光场，其用不同方向观测角度下的光线扫描三维空间中的每个点，分别有五个变量 、 （分别是空间中点的三维坐标和光线的角度）

为什么只有两个变量，因为在空间中一个点定下来之后，就是经纬度的问题了，不像是描述位姿。

NeRF基于光场(light/radiance fields)。NeRF则是构建从光场的5D空间描述，到4D空间的映射（颜色，强度density），( c=(R,G,B) )，( sigma ) 。density可以理解为光线在五维空间中被截断的likehood，比如遮挡。

NeRF的标准范式 ( F:(x,d) rightarrow (c, sigma) )

在生成式场景重建课题(generalized scene reconstruction)中，给定相机位姿和图像，还有许多SFM系列算法： COLMAP, Agisoft Metashape, Reality Capture, or Meshroom

之前为了做一个项目用了挺多三维重建的现成库：COLMAP、CMVS、Meshroom、VisualSFM等，如果需要请在评论留言，我后面再出一篇文章介绍这些工具的使用。

优势

• 直接数据驱动
• 场景的连续表达
• 隐式考虑物体特性：specularity高光，roughness粗糙度
• 隐式表达光感

NeRF的流程：

1. 数据处理
   通过给定位姿和图像，构建射线，通过对射线进行采样生成数据点，采用 coarse-to-fine 的方式，先均匀分段，然后对每个段进行随机采样，这样就用 ( r = o + td ) 来表示每一个采样点，就是 ( r = (x,y,z) )，其中方向 ( d=(theta ,phi) ) 就是每个相机坐标的原点和 ( v_c=[0,0,-1] ) 经过 ( T_{wc} ) 转到世界坐标下，注意这里不需要加上 ( v_o )，因为只是代表一个朝向

   Axes3D.quiver(X,Y,Z,U,V,W,/,length=1,...)， X,Y,Z 是箭头的起点坐标，U,V,W是箭头的方向组成
   注意：OpenGL和COLMAP数据之间的坐标系问题

   NeRF OpenCV OpenGL COLMAP DeepVoxels坐标系朝向

2. 分层采样：是对每个均分的 bin 区间通过均匀分布的形式进行采样，这里好像还可以通过逆深度进行表示，主要是在射线中，near 到 far 进行分段
   

3. 模型构建通过采样获得初始数据后，就利用NeRF来构建 5D 到 4D 的映射，网络架构如下：

   注意这里的 PositionEncoder 不仅仅是 60，还会包含原来的 3 各个维度，即 L=10 的时候(cos，sin)，3*20+3

   PositionEncoding:
   

   

4. 训练：网络输出是 rgb_map、depth_map、acc_map、weights 损失：( Loss=MSE(rgb_map,target_img) ) 由于该过程是直接可微分的，因此可以求导反向传播
   

   • Coarse
     首先，需要通过网络输出重新渲染出来一个rgb_map，他的流程是Coarse-to-Fine的，通过一个Coarse的NeRF输出对应的( c=(R,G,B) ,sigma )，然后进行加权运算，就是体渲染的过程：

     1. 连续积分方程

     

     2. 离散化

     

     其中， ( delta ) 是两个采样点之间的间距， ( alpha ) 是传统的定义 ( alpha_i = 1-exp(-sigma_i delta_i) )

   • Fine(Hierarchical Volume sampling)：

     通过Coarse网络输出的 ( sigma ) 计算权重 ( w_i )，然后对用权重构建一个pdf，根据累加得到的cdf进行重要性采样，这里其实跟轮盘赌有点类似，这样会产生一些新的节点 ( N_f )，结合Coarse阶段的采样点 ( N_c )一并送入到网络中

     Fine这里是将 ( N_F、 N_c ) 进行了cat的

   

SDF地图表达

TSDF 是对 SDF 一种截断，即限制栅格地 SDF 值在 -1 到 1 之间。 首先是构建一个栅格坐标系：( [0,0,0] )，在真实空间中的表达为( [x_0,y_0,z_0] )，对于每个体素有长宽高，假设都等于l，这样空间的一个点( [x,y,z] )就可以表达到TSDF地图中的一个体素坐标。 同样根据这种思想，获得栅格坐标为( p = [x_g,y_g,z _g] )，就能够转到世界坐标，进而转到相机坐标，通过结合相机的深度图，就知道栅格的TSDF值： ( SDF(x) = cam_z(x) – dist(p) )

网格生成之TSDF算法学习笔记

光线追踪光线表示：

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