未知視点に対する疑似特徴量評価によるFew-shot NeRFの検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-02-23
• タイトル: 未知視点に対する疑似特徴量評価によるFew-shot NeRFの検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study of Few-shot NeRF by Pseudo-Feature Vectors Evaluation for Unknown Viewpoints
• 言語: jpn
• 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: 九州工業大学大学院生命体工学研究科／理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
• 著者所属: 理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科／九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター
• 著者所属: 理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate Scool of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology / RIKEN Guardian Robot Project
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN Guardian Robot Project
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate Scool of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology / Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN Guardian Robot Project
• 著者名: 金岡, 大樹; 薗頭, 元春; 田向, 権; 川西, 康友
• 著者名(英): Daiju, Kanaoka; Motoharu, Sonogashira; Hakaru, Tamukoh; Yasutomo, Kawanishi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 任意視点画像生成において Neural Radiance Fields は非常に強力な手法ではあるが，学習のためには多くの画像が必要である．本発表では，パラメトリック固有空間法のアナロジーとして，教師データが存在しない未知視点において，近傍視点の画像から擬似的に生成した特徴ベクトルを教師信号として学習に用いることで，少数の画像でも学習できる Manifold NeRF を提案する．実験の結果，疑似教師信号を用いることで，データセットが少量でも精度良く任意視点画像が生成できることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Neural Radiance Fields (NeRF) is a powerful method for novel view synthesis. However, NeRF requires a large number of images for training. In this paper, we propose the Manifold NeRF, which uses the interpolated feature from neighboring viewpoints as pseudo ground truth at each unknown viewpoint for its training in addition to the original NeRF loss for known viewpoints. As a result of the experiments, we confirmed that the interpolated pseudo ground truth helps training of NeRF with a limited number of images.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2023-CVIM-233, 号 55, p. 1-6, 発行日 2023-02-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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