FruitNeRF는 단일 카메라로 촬영한 무순서 이미지 세트를 입력으로 받아 각 이미지에서 과일을 분할합니다. 과일 유형에 독립적이도록 하기 위해 모든 과일에 대한 이진 분할 마스크를 생성하는 기반 모델을 사용합니다. RGB와 의미론적 정보를 모두 활용하여 의미론적 신경 방사 필드를 학습합니다. 암시적 과일 필드의 균일한 볼륨 샘플링을 통해 과일 전용 포인트 클라우드를 얻습니다. 추출된 포인트 클라우드에 대한 단계적 클러스터링을 적용하여 정확한 과일 계수를 달성합니다. 신경 방사 필드를 사용하면 기존 방법인 객체 추적 또는 광학 흐름에 비해 상당한 이점이 있으며, 계수 자체가 3D로 향상됩니다. 이 방법은 과일의 이중 계수를 방지하고 관련 없는 과일을 계수하지 않습니다. 실제 데이터와 합성 데이터를 모두 사용하여 방법론을 평가했습니다.
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by Lukas Meyer,... : arxiv.org 09-27-2024
https://arxiv.org/pdf/2408.06190.pdfDaha Derin Sorular