미분 가능 렌더링: 조사

딥 뉴럴 네트워크(DNNs)는 객체 감지나 이미지 분할과 같은 시각 관련 작업에서 놀라운 성능 향상을 보여주었습니다. 그들의 성공에도 불구하고, 일반적으로 이미지를 구성하는 3D 객체에 대한 이해가 부족합니다. 이는 장면에 대한 3D 정보를 수집하거나 쉽게 주석을 달 수 있는 것이 항상 가능하지 않기 때문입니다. 미분 가능 렌더링은 3D 객체의 기울기를 계산하고 이미지를 통해 전파할 수 있는 새로운 분야입니다. 또한 3D 데이터 수집 및 주석의 요구 사항을 줄이면서 다양한 응용 프로그램에서 더 높은 성공률을 가능하게 합니다. 본 논문은 기존 문헌을 검토하고 미분 가능 렌더링의 현재 상태, 응용 및 개방 연구 문제에 대해 논의합니다.