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#250
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
NeRFを拡張して、密度場と距離場を統合した手法。ECCV 2020採択のNeRFなどは密度場を、NeurIPS 2021採択のNeuSなどは距離場を扱っているが、双方の問題点を解決するための3次元表現を考案している。
新規性
密度場に変換可能な距離場のモデル化を行い、またボリュームレンダリングで色と距離を考慮したReprojection Errorを導入したNeDDFを提案した。
結果
NeRFの合成データセットで生成品質の評価を行い、NeDDFはNeRFには及ばないものの、NeuSを上回る結果。また、カメラ姿勢の推定で、初期値の誤差が大きい場合にReprojection Errorは位置合わせに有効な結果。
その他（なぜ通ったか？等）
提案手法の位置付けが明確で、位置合わせで有効に機能することを示したため通ったと考えられる。cvpaper.challengeの論文で、プロジェクトページ( https://ueda0319.github.io/neddf/ )及びPyTorch実装( https://github.com/ueda0319/neddf )が公開されている。
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