#599
summarized by : QIU YUE
Neural Scene Graphs for Dynamic Scenes

どんな論文か?

NeRF系が主に静的シーンのRepresentationを学習しているが、この論文では複数のDynamic物体が含まれたシーンのrepresentationも対応している。手法的には動かない背景と動く前景を分けて処理を行っている。実験では交通シーンのNovel view renderingを行った。オリジナルNeRFが車などの形状復元が乱れてしまうことに対して、提案の手法が車を復元できている。
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新規性

①従来のNeRF系がStatic sceneの対応をしていて、この研究ではDynamic sceneに対応している。応用面から見るとかなり重要な分野になる。②以上の場面においての新規な手法を提案した。提案手法では背景と前景を分けて処理し、動く前景となる物体のTransformationとRadianceのRepresentation学習も同時にできる。

結果

実験で、ビデオの入力から、前景と背景をうまく分離した車などの動的な物体が含まれたシーンの復元に成功。NeRFよりは良い性能を示した。

その他(なぜ通ったか?等)