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김동욱 (울산과학기술원) 임재영 (울산과학기술원) 심재영 (울산과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,107 - 2,111 (5page)

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Recent research in three-dimensional (3D) scene reconstruction has demonstrated remarkable performance. This technique plays a vital role in various fields such as augmented reality (AR) and robotics. However, the models used for 3D scene reconstruction require a large number of images captured from different viewpoints. These models do not account for few shot scenarios, where data availability is limited, leading to performance degradation under such conditions. This paper presents a novel approach, Multi Scale Gaussian Splatting (MSGS), which enhances the model"s generalization ability and reconstruction accuracy using minimal data without prior knowledge. This study introduces a new loss design method that uses camera parameters and simple homography to augment data in few shot scenarios, eliminating the reliance on prior knowledge.

목차

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

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