« Champ de rayonnement neuronal » : différence entre les versions
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Un champ de rayonnement neuronal (CRNe) est une méthode de reconstruction de scène tridimensionnelle (3D) à partir de simples photos (images 2D) qui utilise l'[[apprentissage profond]]. | Un champ de rayonnement neuronal (CRNe) est une méthode de reconstruction de scène tridimensionnelle (3D) à partir de simples photos (images 2D) qui utilise l'[[apprentissage profond]]. | ||
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Le modèle CRNe peut apprendre la géométrie de la scène, les poses de la caméra et les propriétés de réflectance des objets dans une scène, ce qui lui permet de reconstituer une scène à partir de différents points de vue. | Le champ de rayonnement neuronal fut inventé vers la fin de 2020. | ||
Un modèle CRNe peut apprendre la géométrie de la scène, les poses de la caméra et les propriétés de réflectance des objets dans une scène, ce qui lui permet de reconstituer une scène à partir de différents points de vue. | |||
Des chercheurs ont même réussi à reconstituer une scène 3D à partir de reflets dans les yeux. | Des chercheurs ont même réussi à reconstituer une scène 3D à partir de reflets dans les yeux. | ||
Dernière version du 17 décembre 2024 à 04:07
Définition
Un champ de rayonnement neuronal (CRNe) est une méthode de reconstruction de scène tridimensionnelle (3D) à partir de simples photos (images 2D) qui utilise l'apprentissage profond.
Compléments
Le champ de rayonnement neuronal fut inventé vers la fin de 2020.
Un modèle CRNe peut apprendre la géométrie de la scène, les poses de la caméra et les propriétés de réflectance des objets dans une scène, ce qui lui permet de reconstituer une scène à partir de différents points de vue.
Des chercheurs ont même réussi à reconstituer une scène 3D à partir de reflets dans les yeux.
Français
champ de rayonnement neuronal
champ de radiance neuronal
CRNe
Anglais
neural radiance field
NRF
NeRF
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
