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#217
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
NeRFのサンプリングをAdaptiveに行うことでレンダリングを高速化する手法AdaNeRFの提案．各光線上でサンプルする点と位置エンコーディングを推定するSampling NetworkをNeRFとは別に用意してしきい値を超える密度が予想される点についてRadiance Fieldを計算しVolume Renderingすることで高速化する．
新規性
各点での計算が重いことからサンプリング自体を高速化するためのサンプリングを学習するという発想が新規．はじめに密なサンプリングで学習してからSampling Networkを固定してサンプルされるスパースな点についてNeRF学習，最後に採用するサンプル点数を最適化する．
結果
DONeRF，TermiNeRF，AutoInt，Plenoxels，Instant-NGPをベースラインとしてDONeRFデータセット，LLFFデータセットで検証，省メモリで高速・高品質な再構成を実現した．リアルタイムレンダリングも実装し実際に高速なレンダリングが可能であることを実証している．
その他（なぜ通ったか？等）
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