AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下からNeRFって言葉を頻繁に聞くんですが、うちの工場やカタログの写真管理にも関係ありますか。正直、画像処理は苦手で概念から教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！NeRFはNeural Radiance Fields（NeRF、ニューラル放射場）といい、複数の写真から3Dの見え方を学ぶ仕組みですよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。
写真から3Dを作ると聞くと便利そうですが、よく聞くのは学習や推論に時間がかかるという話です。うちの現場に入れるなら、どれくらいの工数や機材が必要になるのか気になります。
要点を3つで言うと、1) 従来のNeRFは大きなシーンだと処理が遅い、2) 速くするには関数を分割して並列化する発想が有効、3) 本論文はボロノイ分割を使ってこれを実現したのです。
ボロノイ分割という言葉は初めて聞きました。要するに地図を区切るようなものですか。これって要するに領域ごとに小さな担当を作るということ？
その通りですよ。Voronoi diagram（Voronoi diagram、ボロノイ図）は、拠点ごとに最寄り領域を決める地図のようなものです。本論文ではシーンを自動で分割し、それぞれに小さなNeRFを充てることで全体を高速化しているのです。
なるほど。人に例えるなら、現場の工程をいくつかの班に分けて担当を割り当てるイメージですね。ただ、その割り方が下手だと効率は落ちませんか。手作業で分けるのは難しい気がします。
そこが本手法の肝ですよ。人が決めるのではなく、軽量な全体NeRFでまず全体像を掴み、その出力の誤差や寄与度をもとに重要箇所のサンプルを選び、自動でボロノイ分割を最適化するのです。
理解してきました。最初に素早く全体を把握して、そこから重要部分にリソースを割り当てるわけですね。これなら現場データのムラにも強そうです。
その通りです。最後に要点を3つでまとめますね。1) 全体を軽く学習して重要点を抽出する、2) 自動で領域を分割し情報を均等配分する、3) 領域ごとに小さいNeRFを並列で学習して高速化する、です。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずは粗い全体像で問題箇所を見つけ、そこを均等に分けて担当ネットワークを割り当てることで処理を速くする、ということですね。これなら投資効果を見積もりやすいです。
