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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이영인 (Yonsei University) 허진녕 (Yonsei University) 문지환 (Yonsei University) 김하영 (Yonsei University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제8호(통권 제245호)
발행연도
2024.8
수록면
23 - 32 (10page)

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NVS는 여러 각도와 위치에서 수집한 이미지를 이용해 3차원 공간을 재현하는 연구 분야로, 증강현실, 가상현실, 자율주행, 로봇 네비게이션 등에서 중요성이 커지고 있다. 최근 주목받는 3D-GS 방법론은 기존 NeRF 보다 고품질 장면 생성, 빠른 학습 시간, 실시간 렌더링이 가능하지만, Gaussian points의 밀도 조정 과정에서 전체 Gaussian points 수의 증가로 메모리 소모량 상승과 렌더링 속도가 저하되는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 불필요한 Gaussian points를 제거하여 메모리 효율성을 높이는 Gaussian blending 기법과 Gaussian points 감소로 인한 표현력 손실을 최소화하는 깊이 정보 반영 손실 함수를 제안하여 모델의 성능을 보완한다. 실험 결과, Tanks & Temples 벤치마크 데이터셋에서 성능을 유지하면서 Gaussian points 수를 최대 4% 감소시키는 효과를 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법론은 3D-GS 모델의 경량화 가능성을 실험적으로 증명하였다.
#Novel View Synthesis #3D Gaussian Splatting #Computer Vision #NeRF #Light-Weighting #Deep Learning #신규 뷰 합성 #3D 가우시안 스플래팅 #컴퓨터 비전 #신경 방사장 #경량화 #딥러닝

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
IV. Conclusions
REFERENCES

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