2024-03-29T03:23:49Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002215952023-11-17T02:17:36Z06504:11035:11040
カメラポーズが未知の環境下での少ない画像からの深度画像を用いたNeRFjpnインタフェースhttp://id.nii.ac.jp/1001/00221486/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=221595&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan早大早大早大早大早大佐藤, 和仁武田, 司岩瀬, 翔平山口, 周悟森島, 繁生Neural Radiance Fields(NeRF)は優れた合成品質により、3Dシーンの再構成で大きな注目を集めている。しかし、NeRFの制約として、3Dシーン表現を学習するために多くの入力画像と正確なカメラポーズを必要とすることがある。本研究では、少ない画像かつ不完全なカメラポーズから深度画像を用いてNeRFを学習する手法を提案する。モデルによって推定された深度が正解の深度に近づくように損失を追加した。これにより、少ない画像からNeRFとカメラポーズを同時に最適化が可能となることを示す。AN00349328第84回全国大会講演論文集202212732742022-02-172022-10-22