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#342
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
一般的なNeRFで扱われる範囲よりも広く，都市をまるごとモデル化できるマルチスケールに学習する手法の提案．スケールの異なる視点ではPositional Encordingとして用いる適切な空間周波数が異なることを指摘し，着目するスケールに合わせたEncordingとProgressiveなモデルの拡張・学習を行うことで大規模なシーンについても細部までレンダリングできた．
新規性
カリキュラム学習によるNeRFの学習から着想し，段階的にズームした領域を学習する．これと同時にモデルを拡張・与えるPositional Emcordingの周波数を上げて，詳細なRadiance Fieldを出力できるように段階的に学習を進める．
結果
Google Earth Studioから得られるマルチスケールな都市画像を利用して学習し，バニラNeRFやMip-NeRFよりも優れた画像の再構成を実現した．Ablation Studyとしてプログレッシブな学習戦略とモデル設計について検討．
その他（なぜ通ったか？等）
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