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#99
summarized by : 佐藤凜太郎
どんな論文か？
従来のNeRFは，レンダリングする際に通過するレイ上の不必要な点を含む全ての点をサンプリングしてしまう．そこで，本研究では，ニューラル点群により三次元空間を表現することで，より効率的な空間の表現・レンダリング手法を提案する．ここで，ニューラル点群とは，多視点幾何により復元した点群の三次元的な位置pと確信度γに対して，2DCNNにより抽出した画像の特徴量を逆射影したfを付与した点群である．
新規性
従来のNeRFより効率的な空間の表現方法，及びMLPだけでなくニューラル点群も学習させる点．ニューラル点群は，確信度γが低い点を枝刈りしたり，近辺の点群の密度の高さや位置に応じて，新しい点が作成されたりするように最適化される．この後者の点群の穴埋めにより，COLMAPなどにより復元されたスパースな点群に対しても有効であることを示した（Figure 4）．
結果
Synthetic-NeRFデータセット，及びTanks & TemplesやScanNetにおいて，複数のメトリックで他手法を上回る．
その他（なぜ通ったか？等）
空間を画像の特徴量を付与した点群で表現するというアイデア自体はシンプルで直感的．
下記リンクのYoutubeの動画が非常に分かりやすい．
https://xharlie.github.io/projects/project_sites/pointnerf/index.html
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