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3D deep learning
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NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis Abstract. Novel view synthesis ⇒ input:sparsely sampled 된 여러장 이미지 ⇒output input으로 주지 않았던 새로운 뷰에대한 이미지 합성. 복셀 cnn 처리 용이 큐브 인풋. 이용한 mlp로 파라미터화 된 연속 함수 xy 주고 rgb out 2차원. 3차원 좌표 기반 표현 어떻게? xyz가 물체 안일때 network 입력시 음수 밖일때 양수 piff 논문 ⇒ color 대략 복원. 3차원 좌표로 3d 장면 표현 불충분 ⇒ input xyztheta phi ⇒ out rgb, output density 물체가 볼륨 어떻게 차지하는지. 그림 1: 입력 이미지 집합에서 장면의 연속적인 5D Nerf 표현(연속 위치에서 볼륨 밀도, 뷰 의존적 컬러)을 최적화하는.. 2021. 11. 8.

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