論文の概要: NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision, A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00379v4
- Date: Wed, 10 May 2023 22:13:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 18:47:38.116910
- Title: NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision, A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: NeRF:3Dビジョンにおけるニューラル・ラジアンス・フィールドの総合的レビュー
- Authors: Kyle Gao, Yina Gao, Hongjie He, Dening Lu, Linlin Xu and Jonathan Li
- Abstract要約: 暗黙的なシーン表現を備えた新しいビュー合成であるNeRF(Neural Radiance Field)が,嵐によるコンピュータビジョンの分野に進出した。
新規なビュー合成と3D再構成手法として、NeRFモデルはロボット工学、都市マッピング、自律ナビゲーション、仮想現実/拡張現実などに適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.63507136807091
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Radiance Field (NeRF), a new novel view synthesis with implicit scene
representation has taken the field of Computer Vision by storm. As a novel view
synthesis and 3D reconstruction method, NeRF models find applications in
robotics, urban mapping, autonomous navigation, virtual reality/augmented
reality, and more. Since the original paper by Mildenhall et al., more than 250
preprints were published, with more than 100 eventually being accepted in tier
one Computer Vision Conferences. Given NeRF popularity and the current interest
in this research area, we believe it necessary to compile a comprehensive
survey of NeRF papers from the past two years, which we organized into both
architecture, and application based taxonomies. We also provide an introduction
to the theory of NeRF based novel view synthesis, and a benchmark comparison of
the performance and speed of key NeRF models. By creating this survey, we hope
to introduce new researchers to NeRF, provide a helpful reference for
influential works in this field, as well as motivate future research directions
with our discussion section.
- Abstract（参考訳）: 暗黙的なシーン表現を備えた新しいビュー合成であるNeRF(Neural Radiance Field)が,嵐によるコンピュータビジョンの分野に進出した。
新規なビュー合成と3D再構成手法として、NeRFモデルはロボット工学、都市マッピング、自律ナビゲーション、仮想現実/拡張現実などに適用できる。
mildenhallらによる最初の論文以降、250以上のプレプリントが出版され、最終的に100以上のプレプリントがtier one computer vision conferenceで受け入れられた。
nerfの人気と現在の研究領域への関心を考えると、我々は過去2年間のnerf論文の包括的な調査を、アーキテクチャとアプリケーションに基づく分類の両方にまとめる必要があると考えています。
また,NeRFを用いた新規ビュー合成理論の紹介と,鍵となるNeRFモデルの性能と速度のベンチマーク比較を行った。
この調査を作成することで、新しい研究者をNeRFに紹介し、この分野における影響力のある研究の参考となるとともに、今後の研究方向性を議論節で動機付けることを期待する。
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