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#157
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
ドローンから撮影された大規模シーンを学習するNeRF
シーンを分割し照明条件のことなる数千の画像でのモデル化,
単一のGPUでの学習不可能な大きなモデル容量,
対話型フライスルーを可能とする高速レンダリング
の3つの問題点の改善に取り組んだ手法
新規性
NeRF++で使われた前景/背景の分割を用いている.NeRF++では前景を球上として分割していたが、Mega-NeRFでは楕円状にして前景領域を厳密に囲むことで不要領域への問い合わせを回避している.フライスルーでは連続フレーム間で位置があまり変化しないため現在のフレーム情報を次のフレーム構成に再利用している.Plenoctreeを改善し,動的にoctreeサイズを拡張することで生成画像を高品質化.
結果
NeRF++,SVS,MVSなどに見られるアーチファクトを回避している
Mega-NeRFにPlenoctree,KiloNeRF,初期NeRFのレンダリングを組み合わせた比較でもMega-NeRFがより鮮明な画像が生成されている
通常のNeRFよりもPSNR 0.8dB以内を維持しながら推論を40倍高速化
その他（なぜ通ったか？等）
様々な既存手法をドローンから撮影された大規模シーンに適応するために改良していておもしろい
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