文献では、2D 画像からの 3D 再構成が広く取り上げられていますが、多くの場合、依然として幾何学的な監視が必要です。この論文では、姿勢を伴う複数の画像シーケンスから学習した神経放射輝度場 (NeRF

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/11 12:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730764307309331108/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.02501v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.02501v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2212.02501v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SceneRF: ラディアンス フィールドを使用した自己管理型単眼 3D シーン再構成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pose">pose</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/monocular">monocular</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">文献では、2D 画像からの 3D 再構成が広く取り上げられていますが、多くの場合、依然として幾何学的な監視が必要です。この論文では、姿勢を伴う複数の画像シーケンスから学習した神経放射輝度場 (NeRF</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230111#bookmark-4730764307309331108"><span class="datetime-body">2023/01/11 12:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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