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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-03 09:20
未知視点に対する疑似特徴量評価によるFew-shot NeRFの検討
金岡大樹九工大/理研)・薗頭元春理研)・田向 権九工大/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター)・川西康友理研PRMU2022-101 IBISML2022-108
抄録 (和) 任意視点画像生成においてNeural Radiance Fieldsは非常に強力な手法ではあるが,学習のためには多くの画像が必要である.
本発表では,パラメトリック固有空間法のアナロジーとして,教師データが存在しない未知視点において,近傍視点の画像から擬似的に生成した特徴ベクトルを教師信号として学習に用いることで,少数の画像でも学習できるManifoldNeRFを提案する.
実験の結果,疑似教師信号を用いることで,データセットが少量でも精度 良く任意視点画像が生成できることを確認した. 
(英) Neural Radiance Fields (NeRF) is a powerful method for novel view synthesis.
However, NeRF requires a large number of images for training.
In this paper, we propose the Manifold NeRF, which uses the interpolated feature from neighboring viewpoints as pseudo ground truth at each unknown viewpoint for its training in addition to the original NeRF loss for known viewpoints.
As a result of the experiments, we confirmed that the interpolated pseudo ground truth helps training of NeRF with a limited number of images.
キーワード (和) 任意視点画像生成 / Few-shot / Neural Radiance Fields / / / / /  
(英) Novel view synthesis / Few-shot / Neural Radiance Fields / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-101, pp. 220-225, 2023年3月.
資料番号 PRMU2022-101 
発行日 2023-02-23 (PRMU, IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2022-101 IBISML2022-108

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2023-03-02 - 2023-03-03 
開催地(和) はこだて未来大学 
開催地(英) Future University Hakodate 
テーマ(和) 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 未知視点に対する疑似特徴量評価によるFew-shot NeRFの検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Few-shot NeRF by Pseudo-Feature Vectors Evaluation for Unknown Viewpoints 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 任意視点画像生成 / Novel view synthesis  
キーワード(2)(和/英) Few-shot / Few-shot  
キーワード(3)(和/英) Neural Radiance Fields / Neural Radiance Fields  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金岡 大樹 / Daiju Kanaoka / カナオカ ダイジュ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学/理化学研究所 (略称: 九工大/理研)
Kyushu Institute of Technology/RIKEN (略称: Kyutech/RIKEN)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 薗頭 元春 / Motoharu Sonogashira / ソノガシラ モトハル
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター (略称: 九工大/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター)
Kyushu Institute of Technology/Research Center for Neuromorphic AI Hardware (略称: Kyutech/Neumorph Center)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 川西 康友 / Yasutomo Kawanishi / カワニシ ヤストモ
第4著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-03 09:20:00 
発表時間 10分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2022-101, IBISML2022-108 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.404(PRMU), no.405(IBISML) 
ページ範囲 pp.220-225 
ページ数
発行日 2023-02-23 (PRMU, IBISML) 


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