- Introduction NeRF: High-quality view synthesis Deep multi-view stereo methods: Quickly reconstruct scene geometry via direct network inference, 일반적으로 MVS 라고 많이 부르는 듯 ► Point-NeRF: 3D point cloud 를 이용하여 위 두 방법의 장점을 합친 방법 Point-NeRF 는 scene surface 주변에 있는 neural point features 를 합쳐서 효과적으로 render Pre-trained 된 network 의 inference 를 통해 Point-NeRF 를 initialize 할 수 있음 → point cloud 생성 NeRF: Reconstr..

- Introduction pixel-NeRF 와 같은 image-conditioned model 의 경우 target view 에 있는 pixel 이 input 에서 관찰이 불가능한 경우, significantly degrade 됨 따라서 이 논문에선 ViT 를 이용하여 global feature 를, CNN 을 이용하여 local feature 를 뽑고 incorporate 하여 더 나은 occluded region 에 대한 rendering quality 향상을 목표로 함 차에서 input view 에서 보이지 않는 wheel 을 rendering 하기 위해선, image-conditioned model 의 경우엔 ray 를 따라서 feature 를 query 이 논문의 method 는 long-r..

- Introduction Problem define: 기존 NeRF 는 너무 많은 수의 image 를 요구하며 너무 긴 optimization 시간으로 인해 impractical ► pixelNeRF 는 image feature 를 사용하지 않는 NeRF 와 달리, 각 pixel 에 aligned 된 spatial image feature 를 input 으로 사용 ► pixelNeRF 는 NeRF 와 달리 few input image 로 잘 작동함 Framework Single Image Input image → Fully convolutional image feature grid Sample the corresponding image feature via projection and bilinear i..

- Introduction Pinhole camera model (바늘 구멍 사진기) Normalized Plane: 3D 의 object 를 2D 로 mapping $\left[\begin{array}{l}X \\ Y \\ Z\end{array}\right]=Z\left[\begin{array}{l}u \\ v \\ 1\end{array}\right]$ Intrinsic Parameter: Normalized Plane 위의 meter 단위로 표현된 좌표 $\left[\begin{array}{l}u \\ v \\ 1\end{array}\right]$ 를 pixel 단위 좌표 $\left[\begin{array}{l}x \\ y \\ 1\end{array}\right]$로 변환 $\left[\begin{..