Fugu-MT 論文翻訳(概要): Equivariant Neural Rendering

論文の概要: Equivariant Neural Rendering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07630v2
Date: Mon, 21 Dec 2020 11:28:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 20:34:09.549274
Title: Equivariant Neural Rendering
Title（参考訳）: 等価ニューラルレンダリング
Authors: Emilien Dupont, Miguel Angel Bautista, Alex Colburn, Aditya Sankar, Carlos Guestrin, Josh Susskind, Qi Shan
Abstract要約: 本稿では,3次元の監督なしに画像から直接ニューラルシーン表現を学習するためのフレームワークを提案する。我々の重要な洞察は、学習された表現が本物の3Dシーンのように変換されることを保証することで、3D構造を課すことである。私たちの定式化によって、推論に数分を要するモデルに匹敵する結果を得ながら、リアルタイムでシーンを推測および描画することが可能になります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.95150913645939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a framework for learning neural scene representations directly from images, without 3D supervision. Our key insight is that 3D structure can be imposed by ensuring that the learned representation transforms like a real 3D scene. Specifically, we introduce a loss which enforces equivariance of the scene representation with respect to 3D transformations. Our formulation allows us to infer and render scenes in real time while achieving comparable results to models requiring minutes for inference. In addition, we introduce two challenging new datasets for scene representation and neural rendering, including scenes with complex lighting and backgrounds. Through experiments, we show that our model achieves compelling results on these datasets as well as on standard ShapeNet benchmarks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元の監督なしに画像から直接ニューラルシーン表現を学習するためのフレームワークを提案する。我々の重要な洞察は、学習された表現が本物の3Dシーンのように変換されることを保証することで、3D構造を課すことである。具体的には、3次元変換に対するシーン表現の等価性を強制する損失を導入する。私たちの定式化により、シーンをリアルタイムで推論し、推論に数分を要するモデルと同等の結果を得ることができます。さらに,シーン表現とニューラルネットワークのレンダリングのために,複雑な照明や背景のシーンを含む2つの難解なデータセットを導入する。実験により,これらのデータセットと標準のShapeNetベンチマークで有意な結果が得られた。

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