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ニューラル三次元復元入門
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222293
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222293e35da5ea-5d2f-401f-b034-e4ee7806ff8d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DCC22032006.pdf (98.4 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-11-11 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ニューラル三次元復元入門 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | CVIMチュートリアル | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| Reality Labs Research | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Reality Labs Research | ||||||||
| 著者名 |
齋藤, 隼介
× 齋藤, 隼介
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 三次元復元は古くから研究されている分野ですが，従来の手法は照明環境を既知とするなど入力データに多くの制約があったり，マンハッタン仮定のような人間の手によって専門知識に基づき設計された仮定が必要でした．一方，深層学習をはじめとするデータ駆動型のモデルは，事前知識をデータから直接学習し，今までは困難であった不完全な入力（例えば，単眼画像など）からでも三次元形状や見た目，色を推定することが可能です．更に，近年では微分可能レンダリングを組み合わせることで三次元の正解データがなくとも同様の推定ができるようになってきています．他にも，詳細な三次元空間の情報をニューラルネットワークの重みとして圧縮し，従来のデータ表現よりも効率的に表現することもできます．本講演では，深層学習やニューラルネットワークを活用した三次元復元技術のことをニューラル三次元復元と呼び，その大きな枠組み・フレームワークが理解できるよう詳しく解説していきます． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12628338 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC） 巻 2022-DCC-32, 号 6, p. 1-1, 発行日 2022-11-11 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8868 | |||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
