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#94
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
自動運転を想定した区画レベルの大規模空間でNeRFによる新規視点生成（Novel View Synthesis）を実施するBlock-NeRFを提案。複数のNeRFモデルを学習して、適切かつ自然に統合することができる。建物の変更等に応じて部分的に更新可能である。
新規性
Block-NeRFの新規性はなんといっても自動運転を想定した大規模空間において新規画像生成が可能であること。環境が異なるNeRFモデルを複数適切に捉えて自然に合成することができるところがポイントである。その他、自動車から撮影・収集された280万画像により新規視点生成の学習を実行した。
結果
詳細にはProject Page参照だが、Block-NeRFに関する、街頭を撮影したデータセットによる実験を行った。実験のスコアはPSNR / SSIM / LPIPSを適用し、mip-NeRFと比較した優位性を示し、なおも各パラメータの妥当性を主張した。
その他（なぜ通ったか？等）
Project Page: waymo.com/research/block-nerf
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