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초록

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컴퓨터 비전 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서 NVS를 이용하여 3D 뷰를 만드는 데 사용되는 NeRF의 방법론을 살펴보고 동일한 데이터 아래 서로 다른 손실함수를 통한 모델링 결과를 비교한다. 기존의 NeRF는 MSE를 손실함수로 채택하여 학습을 진행하는데 이 논문에서는 그 결과와 L1 손실 함수, Huber 손실 함수를 이용한 결과를 정량적, 정성적으로 비교한다. 비교한 결과 Huber loss를 사용하는 경우가 정량적으로 최고의 결과를 내었고 정성적으로는 세 손실함수 모두 큰 차이를 내지 않았다. 해당 결과만 보았을 때는 Huber loss를 사용하는 것이 효율적이라고 판단할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋 1
3.2. 실험환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 조이준 [ 서강대학교 컴퓨터공학과 ]
• 박운상 [ 서강대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌