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Semelhante a Neural Radience Fields for laboratory paper rounds (20)
Neural Radience Fields for laboratory paper rounds
- 25. 25
初めに入力する𝐱 = (𝑥, 𝑦, 𝑧)はPositional Encodingで60次元の高次元
空間へ写像.
エンコーディング後の値はsinとcosの出力範囲である[-1,1]となる.
ネットワークの構造(3/7)
図.NeRFのネットワーク構造
- 33. 33
NeRFでは𝒙については𝐿 = 10,𝒅については𝐿 = 4を採用している.
結果として得られるγ(𝒙),γ(𝒅)はそれぞれ60次元,24次元のベクト
ルとなり,これがMLPに入力される.
Positional Encoding(4/4)
図.NeRFのネットワーク構造
𝐿 = 10
𝐿 = 4
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学習・推論の高速化
Instant-NGP (SIGGRAPH 2022)
TensoRF (ECCV 2022)
Plenoxels (CVPR 2022)
表面形状の改善
NeuS (NeurIPS 2021)
VolSDF (NeurIPS 2021)
少ない画像から再構成
pixelNeRF (CVPR 2021)
KeypointNeRF (ECCV 2022)
最近の動向(1/2)
pixelNeRF 3-view NeRF
図.pixelNeRFとNeRFの比較