3D 视觉

SatGeo-NeRF: Geometrically Regularized NeRF for Satellite Imagery

SatGeo-NeRF：用于卫星图像的几何正则化NeRF

Valentin Wagner, Sebastian Bullinger, Michael Arens, Rainer Stiefelhagen

机构 * Fraunhofer IOSB（弗劳恩霍夫研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 NeRF ：NeRF(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SatGeo-NeRF通过三种通用正则化方法缓解现有模型中的过拟合几何伪影，提升卫星图像的几何精度，实验表明其在DFC2019基准测试中提高了平均高度误差13.9%和11.7%。

Comments Accepted at the ISPRS Congress 2026

HERE: Hierarchical Active Exploration of Radiance Field with Epistemic Uncertainty Minimization

HERE：基于证据深度学习的辐射场分层主动探索

Taekbeom Lee, Dabin Kim, Youngseok Jang, H. Jin Kim

机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（航空航天工程系，首尔国立大学） 纠错

专题命中 NeRF ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出HERE框架，通过主动学习策略生成相机轨迹，结合证据深度学习量化epistemic不确定性，提升3D场景重建的精度和效率。

Comments Accepted to IEEE RA-L. The first two authors contributed equally