NeRF

내가 이해한거

시점1 ray 를 기준으로 sampling을 하고 MLP를 통과해서 color, density가 나온다.
여러개의 시점을 기준으로 sampling을 하기 때문에 3d 공간에서 pixel? 들의 color, density가 나온다.

새로운 시점2 에서 여기 위에서 구한 pixel들을 적분해서 새로운 시점에서의 image가 도출된다.

이걸 ground truth과 비교후 mlp parameter 업데이트

그리고 nerf는 한개의 학습을 할때 한개의 물체만 재구성 할 수 있음