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摘要
现有的神经表面重建需要将前景mask作为监督，很容易出现局部极小值，导致难以重建出具有严重自遮挡的对象。针对数据量大、场景复杂的建筑物，引入一种神经表面重建方法-NeuS,将大场景建筑物的二维图像快速重建出三维的新视角图像。该方法给出了一种既具备遮挡感知功能又无偏的权重函数做体渲染，可在没有mask监督的情况下，准确重建出噪声较小的复杂三维表面，实现对低像素建筑物图像的高质量重建，在质量及数量上均优于现有技术，为大场景建筑物重建提供了新思路。
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单位电子工程学院; 黑龙江省科学院; 黑龙江大学
