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アイテム
学習ベース両眼ステレオが持つ事前知識のNeRFへの導入
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232715
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2327153ad186ad-efba-41f7-ae96-ddfff475d830
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM24237024.pdf (7.1 MB)
2026年2月25日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-25 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 学習ベース両眼ステレオが持つ事前知識のNeRFへの導入 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| Ritsumeikan University | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||||
| 著者名 |
藤村, 友貴
× 藤村, 友貴
× 櫛田, 貴弘
× 北野, 和哉
× 舩冨, 卓哉
× 向川, 康博
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 本研究では学習ベース両眼ステレオを利用した Neural Radiance Field (NeRF) の精度向上手法を提案する．多視点画像から新規視点画像を合成する NeRF は，入力画像の枚数が少ない場合に精度が低下する．本研究ではこれに対し，大規模なデータセットで学習された両眼ステレオを利用する手法を提案する．学習ベース両眼ステレオに NeRF で合成したステレオペアを入力して視差を推定する．推定した視差を用いて画像を変形し，これを新たな学習画像として利用する．本手法を既存手法に適用することで，入力画像の枚数が少ない場合における新規視点合成の精度が向上することを示す． | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 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 2024-CVIM-237, 号 24, p. 1-8, 発行日 2024-02-25 |
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| ISSN | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||||||||
