3D 2

[CV 논문] Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields

아래 글에서 이 블로그에서 리뷰한 논문들의 흐름과 분야별 분류를 한 눈에 볼 수 있다. 읽은 논문들 정리[목차]지속적으로 업데이트 중, 번호는 모델발전 순서가 아닌 읽은 순서에 따라 정렬.1. Computer Vision 분야 논문Classification 모델들의 발전Detection 모델들의 발전Segmentation3D 처리2. Natural Language Processapril2901.tistory.com 이전에 알아봤었던 NeRF의 단점을 보완하기 위해 나온 논문이다.그럼 NeRF의 단점이 뭔지 간략히 알아보자.NeRF는 선(ray)를 쏴서 렌더링을 한다.학습된 거리에서는 좋지만 만약 멀리있는 곳의 이미지를 그려야할 때는 문제가 발생할 수 있다.그 중 하나가 앨리어싱(aliasing)이다.한..

[3DGS 구현] 4. 가우시안의 초기 scale계산 및 카메라 데이터 json 변환

이전 글에서 3D공간에 점을 찍어 직접 시각화까지 해보았었다. [3DGS 구현] 3. COLMAP의 출력 바이너리 파일의 구조파악, 파싱COLMAP의 출력 파일의 종류COLMAP을 돌리면 그 결과가 바이너리 파일로 나온다.총 3개의 파일이 생성된다. 1. cameras.bin2. images.bin3. points3D.bin 이 파일들을 얻는 법은 이전 글을 참고하면 된다. [3DGS 구april2901.tistory.com 이제는 이 점을 중심으로 그려질 가우시안들의 scale을 정하기 위해 필요한 코드를 알아보자.인접한 3개의 점까지의 거리 평균을 scale로 사용한다. import numpy as npfrom scipy.spatial import KDTreefrom points3d_bin_parse..