RA-NeRF: Robust Neural Radiance Field Reconstruction with Accurate Camera Pose Estimation under Complex Trajectories
Rattachement africain : cn, hk, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) have emerged as powerful tools for 3D reconstruction and SLAM tasks. However, their performance depends heavily on accurate camera pose priors. Existing approaches attempt to address this issue by introducing external constraints but fall short of achieving satisfactory accuracy, particularly when camera trajectories are complex. In this paper, we propose a novel method, RA-NeRF, capable of predicting highly accurate camera poses even with complex camera trajectories. Following the incremental pipeline, RA-NeRF reconstructs the scene using NeRF with photometric consistency and incorporates flow-driven pose regulation to enhance robustness during initialization and localization. Additionally, RA-NeRF employs an implicit pose filter to capture the camera movement pattern and eliminate the noise for pose estimation. To validate our method, we conduct extensive experiments on the Tanks&Temple dataset for standard evaluation, as well as the NeRFBuster dataset, which presents challenging camera pose trajectories. On both datasets, RA-NeRF achieves state-of-the-art results in both camera pose estimation and visual quality, demonstrating its effectiveness and robustness in scene reconstruction under complex pose trajectories.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- RA-NeRF: Robust Neural Radiance Field Reconstruction with Accurate Camera Pose Estimation under Complex Trajectories
- Date Crossref
- 19/10/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Wuhan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Institute of Geodesy and Geophysics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Shenzhen Institute of Information Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Hong Kong Baptist University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
HKUST Shenzhen Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Entrust pays non établi dans la noticeInstitution
-
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
HIT pays non établi dans la noticeInstitution
-
XGRIDS pays non établi dans la noticeInstitution
-
HKBU pays non établi dans la noticeInstitution
Wuhan University, Institute of Geodesy and Geophysics et Shenzhen Institute of Information Technology, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.