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학술대회자료
저자정보
홍영택 (중앙대학교) 박주한 (중앙대학교) 진대종 (중앙대학교) 이경재 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,890 - 2,894 (5page)

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To interact with objects that a robot encounters for the first time, it is essential to obtain a complete 3D model, such as a mesh, of that object. However, scanning each new object with specialized 3D sensor to obtain a 3D model can be hard and expensive. Recently, NeRF has emerged as a solution that allows for learning the 3D model of an object with just a few photos. However, the original NeRF cannot model overall shapes like the bottom of objects since it assumes a static scene with rotating cameras. In this paper, we propose a methodology for training NeRF in a scenario where a fixed camera and object are rotating. Additionally, we quantify the uncertainty of the NeRF model to utilize active learning techniques, which efficiently capture uncertain areas of 3D model of the object by manipulating object.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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