Manduss life

DONeRF - large scale synthetic dataset으로 진행 - surface 점을 예측하면 필요한 샘플저의 수를 줄일 수 있음 - oracle network는 NeRF의 coarse network와 비슷 - no GT depth 버전을 추가하여 depth 영상 없이도 성능 개선 가능을 보임 - 실험 결과를 보면 기존 NeRF에 DONeRF의 strategy(Space warping + logarithmic sampling)를 추가한 실험 추가 1. View Cell을 사용한 Ray 결합 DONeRF는 ray 결합을 위해 View Cell의 개념을 도입하였다. View Cell은 모든 ray의 시작점의 위치를 담는 3차원 직육면체이다. View Cell 내부에 위치한 ray들은 동일한 ..

1. 3차원 Ray 생성 NeRF(Neural Rendering Field)는 다시점의 영상으로부터 3차원 점을 생성하여 각 점마다의 색상값(RGB)과 존재 확률값인 Volume Density의 두가지 속성값을 학습한다. 이로부터 특정 카메라의 위치와 방향에서의 3차원 점의 속성값들로부터 렌더링 영상을 생성한다. 3차원 점을 생성하기 전 영상으로부터 3차원 ray를 생성하는 과정을 거친다. 영상을 촬영한 카메라 센터로부터 초점거리 만큼 떨어진 이미지 평면상의 픽셀 위치좌표를 투과하는 3차원 ray를 생성한다. 위 방법으로 생성된 ray 상에서 3차원 점을 추출한다. ray 위의 점 $x(t)$을 정의하면 다음과 같다. $o$는 카메라의 원점, $\overrightarrow{d}$는 카메라의 방향벡터를 의..