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概要 画像集合をもとに新しい視点からの画像を合成する技術であるNeRF in the Wild（NeRF-W）について紹介します。 例えば、Photo Tourism Datasetには、ある特定のランドマークを様々な位置から撮影した写真が多数含まれています。そのような画像集合から、ランドマークの3次元的な形状を把握し、写真集合には含まれない新しい視点から見たときの合成画像を作成することができる、というのが目的となります。新しい視点からの合成結果をつなぎ合わせると、公式のプロジェクトページ内にあるような動画も生成することができます。 先行手法として、もともと提案されていたNeRF1という手法がありましたが、本手法は天候の変化やオクルージョンが発生している自然な写真の集合でも効果的にモデルを構築できる工夫を盛り込んでいます。本手法はNeRFに大きく依存しているので、この記事では、まずはNeR

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 Efficientな物体検出モデル、EfficientDetの論文を読んだので、ざっくり紹介します。 本論文の新規性は以下の2点です。 複数の解像度の特徴マップをうまく混合してFeaturePyramidを得るための方法であるBiFPNを提案。 Efficientの名を冠している通り、分類モデルのEfficientNetの影響を受けている。特徴抽出のバックボーンとしてEfficientNetを使用するだけでなく、EfficientNetのようにネットワークの容量をスケールさせるパラメータを導入し、FLOPsと精度のバランスを図って