レンダリングを意識したニューラルネットワークによるオブジェクトベース照明推定【JST・京大機械翻訳】

Wei Xin; Chen Guojun; Dong Yue; Lin Stephen; Tong Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215414448373 整理番号：22P0178964

レンダリングを意識したニューラルネットワークによるオブジェクトベース照明推定【JST・京大機械翻訳】

Object-based Illumination Estimation with Rendering-aware Neural Networks

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発行年： 2020年08月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

個々のオブジェクトとその局所画像領域のRGBD外見からの高速環境光推定のための方式を提示した。従来の逆レンダリングは実時間アプリケーションに対して計算上要求が要求され,純粋学習ベース技法の性能は個々のオブジェクトから利用可能なメジャー入力データにより制限される。これらの問題に取り組むために,逆レンダリングから物理原理を利用して解を制約する手法を提案し,一方,ニューラルネットワークを利用して,雑音入力データに対するロバスト性を増加させ,時間的および空間的安定性を改善した。これは,高精度と実時間で物体における局所照明分布を推定するレンダリング認識システムをもたらす。推定照明により,仮想物体はARシナリオにおいて,実情景と整合する遮光でレンダリングでき,現実感の改善につながる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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