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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 408 - 416 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.4.408
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암시적 신경망 표현(Implicit Neural Representation: INR)은 멀티뷰(multi-view) 영상이나 비디오로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 신경망을 학습하고 새로운 뷰를 합성할 수 있도록 한다. 또한, 최근에는 렌더링(rendering) 성능을 개선하거나 학습 및 렌더링을 가속화하기 위해 명시적 표현인 복셀 그리드(voxel grid)를 혼용한 하이브리드(hybrid) 모델이 사용되고 있다. MPEG(Moving Picture Experts Group)의 INVR(Implicit Neural Visual Representation) AhG(Ad-hoc Group)은 암시적/명시적 신경망 표현 및 3DGS(3D Gaussian Splatting)의 명시적 표현 모델을 사용하여 효과적으로 3D 공간 영상/비디오를 표현 및 압축하기 위한 잠재적 표준기술을 탐색하고 있다. 본 논문은 하이브리드 정적 3D 모델인 TensoRF 모델의 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 TensoRF의 명시적 표현인 텐서(tensor) 평면을 FRN(Feature Reduction Network)을 통해 잠재(latent) 평면으로 축소하고, 축소된 잠재 평면들로 구성된 특징맵을 VVC로 압축한다. 기존의 3D 비디오 압축 표준인 MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV(Test Model for Immersive Video)의 DSDE(Decoder Side Depth Estimation) 모드 대비 우수한 압축 성능을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. NeRF 및 TensoRF
Ⅲ. FRN과 VVC를 활용한 TensoRF 압축
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
V. Sitzmann, J. N. P. Martel, A. W. Bergman, D. B. Lindell, and G. Wetzstein, “Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 13, pp. 7462-7473, 2020. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.09661
A. Chen, Z. Xu, A. Geiger, J. Yu, and H. Su, “Tensorf: Tensorial Radiance Fields,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Arxiv, Israel, Oct. 2022. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19824-3_20
S. Fridovich-Keil, A. Yu, M. Tancik, Q. Chen, B. Recht, and A. Kanazawa, “Plenoxels: Radiance Fields without Neural Networks,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5501–5510, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR52688.2022.00542
B. Kerbl, G. Kopanas, T. Leimkühler, and G. Drettakis, “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,” ACM Transactions on Graphics, vol.42, No.4, pp.1–14, 2023. doi: https://doi.org/10.1145/3592433
G. Lafruit, Y. Liao, and G. Bang, AhG on Implicit Neural Video Representations (INVR), ISO/IEC JTC1/SC 29/WG04, M60641, Oct. 2022.
A. Chen, Z. Xu, A. Geiger, J. Yu, and H. Su, “Tensorf: Tensorial Radiance Fields,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Arxiv, Israel, Oct. 2022. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19824-3_20
S. Fridovich-Keil, A. Yu, M. Tancik, Q. Chen, B. Recht, and A. Kanazawa, “Plenoxels: Radiance Fields without Neural Networks,” Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5501–5510, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR52688.2022.00542
B. Kerbl, G. Kopanas, T. Leimkühler, and G. Drettakis, “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,” ACM Transactions on Graphics, vol.42, No.4, pp.1–14, 2023. doi: https://doi.org/10.1145/3592433
G. Lafruit, Y. Liao, and G. Bang, AhG on Implicit Neural Video Representations (INVR), ISO/IEC JTC1/SC 29/WG04, M60641, Oct. 2022.
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