Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
가상 시점 영상 생성을 위한 표면 추정 기반 자기지도 손실함수 |
| 영문제목(English Title) |
Self-supervised Surface Estimation Loss for Novel View Synthesis |
| 저자(Author) |
김태호
허재필
Taeho Kim
Jae-Pil Heo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0526 ~ 0528 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
가상 시점 영상 생성(novel view synthesis)은 일련의 이미지들이 카메라 포즈(pose)와 함께 학습데이터로 주어졌을 때, 학습 과정에서 나오지 않은 카메라 포즈에 대한 영상을 생성하는 태스크이다. 최근에는 신경망 기반의 방사장(radiance field) 모델들이 가상 시점 영상 생성 분야에서 크게 주목받고 있다. 그 중에서도 샘플링 포인트(sampling point)의 법선 벡터(normal vector)를 함께 추정하는 방사장 모델들은 보다 나은 반사효과(reflection) 모델링을 보여준다. 본 논문은 법선 벡터를 기존에 활용되고 있던 방식에서 벗어나 뎁스 추정(depth estimation) 결과와 함께 자기지도(self-supervised) 방식으로 표면 추정(surface estimation)에 활용하여 향상된 품질의 가상 시점 영상을 얻도록 하는 새로운 손실함수를 제시한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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