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한유진 (중앙대학교) 홍진 (중앙대학교) 권준석 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
3,421 - 3,425 (5page)

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With the emergence of NeRF and the active progress of related research, Novel View Synthesis has undergone many technological advancements. However, since NeRF assumes learning on static scenes, defects may occur if input scenes are non-static. To address this issue, various methods have been proposed to resolve distractors such as dynamic features in non-static scenes or photometric variation in real-world images. In this paper, we will provide various methods that use segmentation in NeRF to solve the problems in non-static scenes, and conduct a comparative analysis between models that use segmentation and that do not use segmentation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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