0. 前言
图形学大牛王华民在知乎上面的一篇回答中写到，搞科研分为这么几个阶段，首先是入门阶段，这个阶段需要掌握一些知识和工具，知道一些方向和它们的经典工作；接下来是上手阶段，这个阶段要学习研究的套路，学会知道研究什么问题；然后是灌水阶段和聚焦阶段（这俩阶段离我稍远就不说了）。这个回答写的很好，链接在这里。
目前对于Neural Rendering这块，我确实读了一些文章了，但涉及到具体实现，也就是上手动或者写一个项目还是有点慌，一方面确实是拿Python几乎没怎么写过大一点的project, 另一方面也是由于之前看code大多更关注模型的定义，而要让这个model跑起来，还需要很多步骤。
为了改善这一状况，争取更好更早地完成上手阶段，迈入灌水阶段，我决定好好读几个project的code. 这个算是第一篇。
最近在帮着学长搞3D scene segmentation via Neural Rendering的事情，而这块做的最早的是Davison教授组的一篇semantic_nerf, 我们就从它开始。