ニューラル場ってなに？
前書き：こんにちは、@yongyuanxiです。トロント大学とNVIDIAでPhD学生兼リサーチサイエンティストとしてニューラル場の研究をしています。今回はブラウン大学・MIT・グーグル・フェイスブック・TUM等の研究者達と共同で書いたニューラル場に関するサーベイ論文がArXivに出たので軽く日本語で紹介しようと思います。他にもブログ記事をきままに書いているので興味あればどうぞ！ サーベイに至る経歴２０２０年あたりからコンピュータグラフィックスやコンピュータビジョン界隈はNeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis（通称NeRF）という論文・手法で凄まじく盛り上がっています。NeRFはレンダリング方程式（カジヤ先生の方程式）を逆問題として解く手法です。具体的には、レンダリング方程式を放射輸送方程
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentationを読んだのでメモ - 機械学習とかコンピュータビジョンとか
はじめに Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentationを読んだのでメモ． 気持ち 従来のCNNを使ったsegmentation手法は色だの形だのテクスチャだのをCNNの内部で一緒くたに扱っていて，その扱い方を疑問視した論文．ここではshapeに関する推論を分離したほうがいいという仮説を立てて，通常のCNN（regular stream）にshapeを扱うブランチ（shape stream）を加えたtwo stream型のモデルを提案． Gated Shape CNN 上で説明した通り，regular streamとshape streamからなるモデルを作る．その際にちゃんとshape streamがshape（ここではboundary）に関する情報のみを扱えるよう，Gated Convolution Layer (GCL)を
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Daisuke Okanohara on Twitter: "NGLODはSDFによる形状のNN陰関数表現を従来手法に比べ100倍近く高速化、リアルタイムレンダリングを実現、復元精度も改善。ボクセル八分木を利用し各頂点に特徴を埋め込み、詳細度の異なる複数レベルの表現を組み合わせる。小さいML… https://t.co/vtJ4BfZsV2"