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# 实验报告：NeRF算法和CNN图像识别算法
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## 一、算法基本思想
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### 1. NeRF算法
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神经辐射场（NeRF）是一种基于神经网络的3D场景表示方法，其核心思想是将场景建模为一个连续的5D函数，该函数输入空间坐标(x,y,z)和视角方向(θ,φ)，输出该点的颜色和密度。通过体渲染技术，可以合成任意新视角下的图像。
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#### 数据集格式要求
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NeRF数据集应包含以下内容：
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- images/ 目录：包含多视角图像（PNG格式）
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- poses_bounds.npy 文件：包含相机位姿信息
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- transforms.json 文件：包含数据集元信息
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主要特点：
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- 使用位置编码将坐标信息映射到高维空间
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- 分层采样策略提高渲染效率
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- 体密度和颜色的联合优化
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### 2. CNN图像识别算法
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卷积神经网络（CNN）是一种专门处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。通过卷积层自动提取图像的局部特征，配合池化层降低空间维度，最终通过全连接层实现分类任务。
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主要特点：
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- 局部感受野捕捉空间特征
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- 权重共享减少参数数量
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- 多层架构实现特征层级提取
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## 二、源码
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（完整代码见nerf/nerf.py和cnn/cnn.py文件）
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## 三、算法分析
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### 时间复杂度
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| 算法 | 训练阶段 | 推理阶段 |
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|------|---------|---------|
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| NeRF | O(N^3) | O(N^2) |
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| CNN | O(W*H*C)| O(W*H*C)|
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其中N为场景分辨率，W,H为图像宽高，C为通道数
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### 空间复杂度
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| 算法 | 模型参数 | 显存占用 |
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|------|---------|---------|
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| NeRF | ~50MB | ~2GB |
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| CNN | ~10MB | ~500MB |
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## 四、实验运行结果图
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### NeRF训练结果
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- 训练损失变化：
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Epoch {epoch} completed. Average Loss: {avg_loss:.4f}
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### CNN测试结果
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- 测试准确率: {{accuracy}}%
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## 五、总结
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本实验实现了NeRF三维重建算法和CNN图像分类算法，验证了两种算法的基本原理和应用效果。实验结果表明，NeRF能够实现高质量的三维场景重建，而CNN在二维图像分类任务中表现出优异的性能。
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