Papers
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[논문리뷰] Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation, ICCV 2019Papers 2023. 9. 3. 20:32
[ 작성중 ] ICCV 2019 UCL, Caltech, Niantic Yoonwoo Jeong, Seungjoo Shin, Junha Lee, Chris Choy, Anima Anandkumar, Minsu Cho, Jaesik Park pdf code Summary Self-supervised 방식으로 단안 렌즈 카메라의 Depth를 추정. 단일 프레임에서 depth를 예측하기 위해 depth 및 pose를 예측하는 두 가지 네트워크의 조합을 사용. 다양한 손실 함수와 연속적인 프레임을 사용하여 이 두 가지의 네트워크를 훈련시킨다. Pose 추정 네트워크는 학습을 제한하기 위해 사용한다. (Constrained Learning) 정답(Ground Truth, GT) 데이터셋 없이 연속적인 프레임 (t..
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[논문리뷰] NeRFusion: Fusing Radiance Fields for Large-Scale Scene ReconstructionPapers 2023. 7. 27. 00:40
CVPR 2022 (Oral) [Paper][Code] Authors (University of California, San Diego, Adobe Research) Xiaoshuai Zhang Sai Bi Kalyan Sunkavalli Hao Su Zexiang Xu Citation @article{zhang2022nerfusion, author = {Zhang, Xiaoshuai and Bi, Sai and Sunkavalli, Kalyan and Su, Hao and Xu, Zexiang}, title = {NeRFusion: Fusing Radiance Fields for Large-Scale Scene Reconstruction}, journal = {CVPR}, year = {2022}, }..
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[논문리뷰] Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance FieldsPapers 2023. 7. 23. 18:25
ICCV 2021 [Paper][Code(Jax)] Authors (Google, UC Berkeley) Jonathan T. Barron Ben Mildenhall Matthew Tancik Peter Hedman Ricardo Martin-Brualla Pratul P. Srinivasan 0. Abstract 기존 모델의 문제점 Ray를 사용한다. NeRF는 aliased, blurred 된 이미지가 렌더링된다. Mip-NeRF 의 해결책 (proposed solutions of this paper) Ray가 아닌 Conical Frustrum을 사용한다. 연속된 스케일 값을 사용하여 장면을 해석한다. Multiscale Blender Dataset을 사용한다. Mip-NeRF 성능 Blender ..