SfMから得られる疎な深度データを高密度な深度マップ(＋不確かさ)に補完しNeRFの最適化に利用。平均を深度、分散を不確かさとした正規分布でサンプリングして効率的に最適化するアプローチを提案した。

深度データを利用したことでデータ効率が良くなり、入力画像枚数を18~36枚に減らすことが可能になった。Depth-supervised NeRF (DS-NeRF) と NerfingMVS と比較し、RGB及び深度の推定精度が高いことを示した。

プロジェクトページ: https://barbararoessle.github.io/dense_depth_priors_nerf/