« Champ de rayonnement neuronal » : différence entre les versions


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== Compléments ==
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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 nouveaux points de vue.
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.


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 29 octobre 2024 à 06:15

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 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

Source Hadi Alzayer et al 2023

Source: Science et Vie

Source: Actu IA

Source: Udemy

Source: Marsot 2023