NeRF: Neural Radiance Field per la Ricostruzione di Scene 3D a partire da sequenze di Immagini

NeRF, acronimo di Neural Radiance Field, è una tecnica di deep learning per il novel view synthesis, e ti da la possibilità di ricostruire scene 3D a partire da un semplicissimo video! La Pipeline comincia sfruttando COLMAP, un algoritmo per il tracking della posizione della telecamera, che pre-processa il video acquisito. I dati generati da Colmap vengono poi forniti in input a NeRF, il cui obiettivo è quello di overfittare la scena acquisita, ma con lo scopo di ottenere ottimi risultati di rendering per posizioni della telecamera non viste in training.
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Paper NeRF: arxiv.org/abs/2003.08934
#NeuralRadianceField #NeRF #intelligenzaartificiale

[@matteomarulli5111]

Ciao Daniel 🙂hai fatto un ottimo lavoro perchè il paper di NeRF non è affatto easy peasy da spiegare, perchè coinvolge un bel po' di concetti sia legati alla computer vision 3D, prima tutta questa roba si faceva con la structure from motion e poi chiaramente ci sono concetti di fisica come la radianza che possono intimidire chi è a digiuno e non ha mai studiato questi aspetti della fisica. In effetti la tecnica ricordavo bene che fosse molto assetata di risorse e se riesco a rifarmi un pc decente di sicuro voglio tornare a smanettare con NeRF e altre tecniche nuove come il gaussian splatting.

[@zeldaboch]

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