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송지언 (고려대학교) 박성훈 (고려대학교) 곽민섭 (고려대학교) 백종범 (고려대학교) 김승룡 (고려대학교) 박현희 (삼성전자) 김낙훈 (삼성전자) 이아랑 (삼성전자) 전학제 (삼성전자)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,722 - 1,725 (4page)

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We propose a framework called DaRF that combines the strengths of Neural Radiance Field (NeRF) and monocular depth estimation (MDE) to achieve robust reconstruction with only a few real-world images. Existing methods using external priors have limited success, but our approach leverages a powerful MDE network pretrained on large-scale RGB-D datasets. We address the challenges of using MDE with NeRF by incorporating online complementary training. Our framework enhances NeRF"s robustness and coherence by imposing the MDE network"s geometry prior at both seen and unseen viewpoints. We also tackle the ambiguity issues of monocular depths through patch-wis scale-shift fitting and geometry distillation. Experimental results demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance in both indoor and outdoor real-world datasets, showcasing consistent and reliable results both quantitatively and qualitatively.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌

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