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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
摘要：本发明公开了一种神经辐射场模型不确定性的量化方法、系统及终端，该方法包括：构建基于二维图像的神经辐射场；采用拉普拉斯近似方法近似神经辐射场对应的后验分布，得到后验分布的众数；在众数处对似然函数进行泰勒展开，得到泰勒展开式，对泰勒展开式取指数并进行归一化处理，得到后验分布对应的高斯似然；对神经辐射场添加扰动处理，得到扰动参数，并根据扰动参数和高斯似然，得到后验分布对应的协方差；根据协方差，得到神经辐射场对应的不确定性模型；获取目标图像，不确定性模型根据目标图像，得到目标图像对应的不确定性。本发明通过不确定性模型计算神经辐射场内目标图像对应的不确定性，从而提高了不确定性的计算效率。
主权项：1.一种神经辐射场模型不确定性的量化方法，其特征在于，所述神经辐射场模型不确定性的量化方法包括：构建基于二维图像的神经辐射场；采用拉普拉斯近似方法近似所述神经辐射场对应的后验分布，得到所述后验分布的众数；在所述众数处对似然函数进行泰勒展开，得到泰勒展开式，对所述泰勒展开式取指数并进行归一化处理，得到所述后验分布对应的高斯似然；对所述神经辐射场添加扰动处理，得到扰动参数，并根据所述扰动参数和所述高斯似然，得到所述后验分布对应的协方差；根据所述协方差，得到所述神经辐射场对应的不确定性模型；获取目标图像，所述不确定性模型根据所述目标图像，得到所述目标图像对应的不确定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种神经辐射场模型不确定性的量化方法、系统及终端
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