Neural Radiance Fields: Past, Present, and Future

[Buddies-as-you-know]

論文リンク

https://arxiv.org/pdf/2304.10050.pdf

1. どんなもの？

• Nerfについてのsurvey論文
• NeRFは、3Dシーンを連続的な関数として表現し、画像ベースの高品質なビューシンセシスを実現する手法です。この論文では、NeRFの歴史、技術的概要、様々な応用、評価手法などについて包括的にレビュー

  2. ニューラル レンダリングと NeRF の歴史

• ニューラル レンダリングの試みでは、通常、実際のシーンの仮想モデルを作成するための長時間のパイプライン操作が必要

  8. わからない文字

• COLMAP:コンピュータ ビジョンとコンピュータ グラフィックスの 2 つの重要な操作、つまり以下で説明する MVS と SfM 用に C++ で書かれたライブラリ
  • 1. 画像の取得:複数の視点からシーンまたはオブジェクトの一連の画像をキャプチャし、十分な重複と範囲を確保します。理想的には、カメラの固有パラメータ (焦点距離、主点など) および外部パラメータ (位置および方向) が既知であるか、推定されている必要があります。
  • 2. 特徴の抽出と照合:画像ごとに、特徴的な点や特徴を特定し、異なる画像間でそれらを照合します。これは、SIFT、SURF、ORB などの特徴検出器と記述子を使用して実現できます。
  • 3. ペアワイズ ステレオ マッチング:特徴の一致に基づいて、画像の各ペアの深度マップまたは視差マップを計算します。これは、ブロック マッチング、動的プログラミング、グラフカット アルゴリズムなどを使用して実行できます。
  • 4. 3D 再構築:すべての画像ペアの深度マップまたは視差マップを単一の一貫した 3D モデルに結合します。これには、深度マップの融合、体積再構成、点群の結合などの手法が含まれる場合があります。
  • 5. 後処理 (オプション):メッシュ、テクスチャリング、穴埋めなどの方法を適用して 3D モデルを改良し、結果の視覚的な品質と完全性を向上させます。

       9.論文に使えそうな表現（あれば）

       論文情報・リンク

• 著者，"タイトル，" ジャーナル名，voluem，no.，ページ，年