NeRF based SLAM学习笔记（6）：关于co-slam中提到的one-blob编码
one-blob编码对应的论文链接为：https://arxiv.org/pdf/1808.03856.pdf
GPT4对one-blob编码的总结：
以下是对 “one-blob encoding” 的一个总结：
“One-blob encoding” 是一种连续输入数据的编码方法，它是 one-hot encoding 的一个泛化。在标准的 one-hot encoding 中，一个分类变量的每个可能值都被映射到一个独立的维度，并在相应维度的位置标记为 1，其他所有位置都是 0。这种编码是离散的、无上下文的，并且很“尖锐”，因为它不表达值之间的任何邻近关系或连续性。
与之相对的 “one-blob encoding”，在某个标量值 s 的位置放置一个 kernel——在这个案例中，是高斯核——然后将这个 kernel 离散化到一个单位区间内的 k 个 bin 上。这种方法不仅在 s 对应的 bin 上激活值，还根据高斯核的形状在相邻的 bin 中产生较小的激活。标准差 σ 控制了这种激活的扩散程度。
总的来说，“one-blob encoding”：
- 提供了一种连续的、非二值的表示方式，可以捕捉相邻值之间的关系。
- 保持了某种形式的稀疏性，因为只有 kernel 覆盖的小区域内的 bin 会被激活。
- 允许神经网络利用输入数据的连续性和上下文信息，提高了模型处理连续输入的灵活性和精度。
- 通过变化的输入激活，可以影响网络的线性路径，允许网络专门化处理输入的不同子域。
具体到那篇论文的应用背景，“one-blob encoding” 用于提升光线追踪中重要性采样的精度，通过提供一种更精细的输入数据表示方法，改进神经网络对场景中不同区域光照分布的学习和预测。
one-blob编码与原始NeRF位置编码的区别：
在神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称NeRF）的上下文中，输入的坐标通常会通过位置编码(Positional Encoding)进行处理，从而允许模型可以学习到场景中高频的细节。位置编码的目的是允许模型在低维输入空间中捕捉和表达复杂的、高频的函数。
NeRF 的位置编码通常通过一系列正弦和余弦函数来编码坐标，这些函数具有不同的频率。这种编码方式有效增加了输入坐标的维度，从而帮助模型捕获和表示复杂的几何结构和纹理细节。
如果在 NeRF 中使用 “one-blob encoding” 替代标准的正弦余弦位置编码，则可以预期以下几点变化：
缓和的空间变化：由于 “one-blob encoding” 倾向于在给定位置周围的邻近区域产生激活，它可能会引入更缓和的表示，相比于正弦余弦编码，对于高频变化可能不那么敏感。
神经网络结构调整：“one-blob encoding” 能够启用或关闭网络中特定路径的概念说明了，如果使用这种编码，可能需要对神经网络的结构进行调整来适应这种新的输入表示方式。
潜在的泛化改进：理论上，“one-blob encoding” 可能有助于提高模型泛化能力，因为它会在输入编码中引入更连续的特性。
纹理和细节的表达：由于 “one-blob encoding” 没有位置编码那样的高频振荡模式，它可能导致纹理和细节的表示能力下降，特别是如果场景依赖于捕捉细微的空间变化。
综上所述，虽然 “one-blob encoding” 提供了一种不同于位置编码的视角，并可能在特定条件下有所帮助，但也有可能不适用于需求捕捉高频细节的 NeRF 场景。在任何情况下，理论推测都需要通过实验来验证其影响。在实际应用中，可能需要对 “one-blob encoding” 加以修改或与其他技术结合以优化 NeRF 的性能。
