Paper Review (2) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes Abstract 5D 입력 좌표(Spatial Location 및 View Direction)를 Volume Density, 뷰에 의존하는 방출된 radiance로 매핑하도록 심층 네트워크를 학습시키는 Neural Radiance Fields (NeRF)가 있다. (아래 정리 참조) [Paper Review] NeRF : Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 1. Introduction - 3D View를 생성하는 Task 수행. - 같은 물체를 다양한 시점에서 찍은 이미지가 있을 때, 이 중 일부를 학습에 사용하고 나머지로 평가하는 방식 사용. - 더 높은 주파수도 표현 가능.(=경 siyun2072.tistory.com N.. [Paper Review] NeRF : Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 1. Introduction - 3D View를 생성하는 Task 수행. - 같은 물체를 다양한 시점에서 찍은 이미지가 있을 때, 이 중 일부를 학습에 사용하고 나머지로 평가하는 방식 사용. - 더 높은 주파수도 표현 가능.(=경계선을 표현하는 능력이 증가함.) => Novel View Synthesis : 일부 사진을 가지고 완전 새로운 각도의 모습을 유추. => Image Rendering, Scene Representation 해결. * NeRF 아키텍처 * 2. Neural Radiance Field Scene Representation - Input : 3D 물체를 이루는 Point의 좌표 + 우리가 이미지를 바라보는 각도(=카메라의 각도) (초기 카메라 세팅 시 값 구할 수 있음.) - Ful.. 이전 1 다음
