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#381
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Radiance FieldをNeRFなどのMLPによる完全なImplicit Neural Representationではなく，3次元空間の軸に沿ったテンソル分解でモデル化する手法TensoRTの提案．ボクセルベースの手法の典型的な弱点であるモデルパラメータが巨大になることを避けて，パラメータ数を小さくした上で優れた画像再構成性能を達成．
新規性
Radiance Fieldのボクセル表現の低ランク性を利用し，コンパクトな記述手法を提案した点が新規．CP分解とVM分解によるモデルを示して実験しており，特にVM分解によるモデル化が優れる．テンソル分解で記述された空間各点の特徴量をさらに線形変換し，密度とカラー（カラーは球面調和関数でモデル化し視線をパラメータとする）を出力する．
結果
Synthetic-NeRF，NSVF，TanksTemplesのシーンについて既存手法と比較し，高い再構成性能と省パラメータを実現．学習も高速であり，20分程度で最適化できる．
その他（なぜ通ったか？等）
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