Neural Radiance Field (NeRF), a new novel view synthesis with implicit scene representation has taken the field of Computer Vision by storm. As a novel view synthesis and 3D reconstruction method, NeRF models find applications in robotics, urban mapping, autonomous navigation, virtual reality/augmented reality, and more. Since the original paper by Mildenhall et al., more than 250 preprints were published, with more than 100 eventually being accepted in tier one Computer Vision Conferences. Given NeRF popularity and the current interest in this research area, we believe it necessary to compile a comprehensive survey of NeRF papers from the past two years, which we organized into both architecture, and application based taxonomies. We also provide an introduction to the theory of NeRF based novel view synthesis, and a benchmark comparison of the performance and speed of key NeRF models. By creating this survey, we hope to introduce new researchers to NeRF, provide a helpful reference for influential works in this field, as well as motivate future research directions with our discussion section.


翻译:神经辐射场(Neoral Radiance Field)(NeRF)是一个与隐含的场景表现相融合的新观点合成,它以风暴的方式进入了计算机视野领域。作为一个新颖的视角合成和3D重建方法,NeRF模型在机器人、城市制图、自主导航、虚拟现实/强化现实等方面找到了应用。自Mildenhall等人的原始论文发表以来,共出版了250多份预印,最终在计算机愿景的一级会议上被接受100多份。鉴于NeRF的受欢迎程度和目前对这一研究领域的兴趣,我们认为有必要对过去两年的NeRF文件进行综合调查,我们把调查编成建筑和应用分类。我们还介绍了基于NeRF的新观点合成理论,并对主要NERF模型的性能和速度进行了基准比较。通过这项调查,我们希望向NERF引入新的研究人员,为该领域有影响力的作品提供有益的参考,并激励我们的讨论部分的未来研究方向。

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