VF-NeRF: 강체 NeRF 등록을 위한 전망 필드

3D 장면 등록은 두 장면 간의 최적 6자유도 정렬을 추구하는 컴퓨터 비전의 근본적인 문제입니다. 이 문제는 점군과 메쉬의 경우에 광범위하게 조사되었으나, Neural Radiance Fields (NeRF)에 대한 연구는 상대적으로 제한적이었습니다. 본 논문에서는 원래 카메라의 위치가 주어지지 않았을 때 두 NeRF 간의 강체 등록 문제를 고려합니다. 우리의 주요 혁신은 각 3D 점이 원래 카메라에 의해 얼마나 볼 확률이 있는지를 결정하는 암시적 함수인 전망 필드(VF)를 도입하는 것입니다. 우리는 VF가 NeRF 등록의 다양한 단계에서 어떻게 도움이 되는지를 보여주며, VF-NeRF가 LLFF 및 Objaverese와 같은 다양한 캡처 방식으로 수집된 여러 데이터세트에서 최첨단 결과를 달성한다는 광범위한 평가를 보여줍니다.