英伟达为低数据NeRF训练提出频率正则化和遮挡正则化
在few-shot设置中，最少只需一行代码，普通的NeRF无需上述策略就可以表现出出色的性能
（映维网Nweon 2023年04月11日）由于能够呈现高保真度的新视图，神经辐射场（NeRF）在3D计算机视觉和计算机图形学中获得了极大的关注。诸如英伟达等厂商一直有在研究相关的问题。
对于NeRF，当只有少数输入可用时，它容易过度拟合训练视图，并难以进行新的视图合成。这种从稀疏输入的视图合成问题称为few-shot神经渲染问题。
现有的方法使用不同的策略来应对这一挑战。诸如PixelNerf和MVSNeRF等转移学习方法需要在大规模定制多视图数据集进行预训练，并在测试时进一步结合每个场景的优化；深度监督方法引入估计深度作为外部监督信号，从而导致复杂的训练管道。Patch-Based正则化方法将来自不同来源的正则化强加给渲染的Patch，并需要以计算开销作为代价。
针对所述问题，英伟达和加利福尼亚大学洛杉矶分校在一篇名为《FreeNeRF: Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency Regularization》的论文中提出了一种解决方案：在few-shot设置中，最少只需一行代码，普通的NeRF无需上述策略就可以表现出出色的性能。
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