基于知識蒸餾的NeRF SLAM模型輕量化研究

摘要： 神經(jīng)輻射場（NeRF）在高質(zhì)量3維場景重建方面具有巨大潛力，但其高計算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)需求和存儲限制使其在實際應(yīng)用中面臨諸多挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，提出了一種結(jié)合知識蒸餾的改進NeRF SLAM系統(tǒng)。通過引入知識蒸餾技術(shù)，以實現(xiàn)快速且高效的訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明，與原始NeRF模型相比，本文的系統(tǒng)在重建精度上使點云準確性提升18.21%、重建點云完整度提升14.86%，完成率提升14.... （共9頁）