Neural Radiance Fields: Past, Present, and Future

要約

【タイトル】ニューラル放射束：過去、現在、そして未来
【要約】
– 3Dコンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、機械学習において、3D環境や周囲のモデリングや解釈に取り組むことは、研究者を惹きつけてきた。
– NeRF（ニューラル放射束）についてのMildenhallらの論文の試みは、コンピュータグラフィックス、ロボティクス、コンピュータビジョンの驚異的な進化をもたらし、高解像度で低ストレージの拡張現実性や仮想現実性に基づいた3Dモデルの可能性が広がってきている。
– この論文は、これらの分野を学び始める人々にとっての橋渡しとなることを目的としており、数学、ジオメトリー、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスの基礎から、これらの学問領域の交差点である暗黙の表現に遭遇する困難について構築している。
– この調査は、レンダリング、暗黙の学習、NeRFの歴史、NeRFの研究の進歩、NeRFの今日の世界における潜在的な応用と影響について提供し、これにより、NeRFに関連する全ての研究を、使用されたデータセット、目的関数、解決された応用、およびこれらの応用の評価基準に基づいて分類している。

要約(オリジナル)

The various aspects like modeling and interpreting 3D environments and surroundings have enticed humans to progress their research in 3D Computer Vision, Computer Graphics, and Machine Learning. An attempt made by Mildenhall et al in their paper about NeRFs (Neural Radiance Fields) led to a boom in Computer Graphics, Robotics, Computer Vision, and the possible scope of High-Resolution Low Storage Augmented Reality and Virtual Reality-based 3D models have gained traction from res with more than 500 preprints related to NeRFs published. This paper serves as a bridge for people starting to study these fields by building on the basics of Mathematics, Geometry, Computer Vision, and Computer Graphics to the difficulties encountered in Implicit Representations at the intersection of all these disciplines. This survey provides the history of rendering, Implicit Learning, and NeRFs, the progression of research on NeRFs, and the potential applications and implications of NeRFs in today’s world. In doing so, this survey categorizes all the NeRF-related research in terms of the datasets used, objective functions, applications solved, and evaluation criteria for these applications.

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