NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision, A Comprehensive Review

要約

タイトル：NeRF：3Dビジョンにおけるニューラル輝度場-総合的なレビュー-

要約：

– Neural Radiance Field（NeRF）は、暗黙的なシーン表現を利用した新しい画像合成方法であり、コンピュータビジョン分野において注目されている。
– NeRFは、ロボティクス、都市マッピング、自律ナビゲーション、バーチャルリアリティ/拡張現実など、多様な分野で活用されている。
– Mildenhallらによる初期論文以降、250以上のプレプリントが発表され、そのうち100以上が1つ以上のトップコンピュータビジョンカンファレンスに採用された。
– NeRFの人気と現在の研究に対する関心から、本レビューは過去2年間のNeRF論文をアーキテクチャとアプリケーションに分類し、性能と速度の比較などを提供する。
– 本レビューは、新しい研究者に対してNeRFを紹介し、この分野で影響力のある論文の参照先として役立て、さらなる研究の方向性についても議論することを目的としている。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Field (NeRF), a new novel view synthesis with implicit scene representation has taken the field of Computer Vision by storm. As a novel view synthesis and 3D reconstruction method, NeRF models find applications in robotics, urban mapping, autonomous navigation, virtual reality/augmented reality, and more. Since the original paper by Mildenhall et al., more than 250 preprints were published, with more than 100 eventually being accepted in tier one Computer Vision Conferences. Given NeRF popularity and the current interest in this research area, we believe it necessary to compile a comprehensive survey of NeRF papers from the past two years, which we organized into both architecture, and application based taxonomies. We also provide an introduction to the theory of NeRF based novel view synthesis, and a benchmark comparison of the performance and speed of key NeRF models. By creating this survey, we hope to introduce new researchers to NeRF, provide a helpful reference for influential works in this field, as well as motivate future research directions with our discussion section.

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