TöRF: Time-of-Flight Radiance Fields for Dynamic Scene View Synthesis

Autor: Attal, B., Laidlaw, E., Gokaslan, A., Kim, C., Richardt, C., James Tompkin, O Toole, M.

Publikováno v: Attal, B, Laidlaw, E, Gokaslan, A, Kim, C, Richardt, C, Tompkin, J & O'Toole, M 2021, TöRF: Time-of-Flight Radiance Fields for Dynamic Scene View Synthesis . in Advances in Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2021 . vol. 2021, NeurIPS 2021: Conference on Neural Information Processing Systems, 6/12/21 . < https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/hash/dd03de08bfdff4d8ab01117276564cc7-Abstract.html >
Scopus-Elsevier

Neural networks can represent and accurately reconstruct radiance fields for static 3D scenes (e.g., NeRF). Several works extend these to dynamic scenes captured with monocular video, with promising performance. However, the monocular setting is know

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d251b64b34f52ddf5d907c910ff46102
https://purehost.bath.ac.uk/ws/files/228201393/ToRF_AttalEtAl_NeurIPS2021.pdf

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.