إعادة بناء ثلاثي الأبعاد من منظور واحد هي عملية استعادة الشكل الهندسي ثلاثي الأبعاد للكائن أو المشهد من صورة ثنائية الأبعاد مأخوذة من زاوية عرض واحدة. نظرًا لمحدودية المعلومات في المنظور الواحد، يسبب التداخل بين الأشكال ضبابية في خصائص الصورة، مما يمنع استعادة تفاصيل المظهر الدقيقة للكائن. تقدم هذه الورقة إطار عمل يعتمد على مجال الإشعاع العصبي (NeRF) يستفيد بالكامل من المعلومات العالمية والمحلية للسياق في الصورة لحل مشكلة التداخل. أولاً، يتم استخدام محول الرؤية (Vision Transformer) الذي يمتلك القدرة على التقاط الترابطات البعيدة في البيانات لتعلم الخصائص العالمية للصورة، مع دمج وحدة انتباه القناة SE لمنع فقدان المعلومات عبر الطبقات المتعددة وتجنب التكرار في المعلومات؛ ثانيًا، يتم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لاستخراج خصائص الصور المحاذية للبكسل، مع الدمج بين عمليات الالتفاف المفرغة في بنية تجميع الهرم المجوف (Dilated Pyramid Pooling) لتوسيع مجال الاستقبال، واستخراج معلومات السياق متعددة المقاييس لتوفير مزيد من المعلومات لاستعادة تفاصيل مناطق التداخل؛ أخيرًا، تم تصميم وحدة تجميع خصائص الكثافة بناءً على المحول (Transformer) لتقليل عدم دقة التنبؤ بالكثافة الناتج عن التداخل. تظهر التجارب على مجموعة بيانات ShapeNet-NMR أن هذه الطريقة قادرة على توليد مشاهد جديدة ذات تفاصيل أكثر، وتظهر أداء جيد في التعميم عند التطبيق على كائنات غير مرئية.

مجال الإشعاع العصبي;تداخل;الالتفاف المفرغ;المحول