NeAT: Neuronale adaptive Tomographie

In dieser Arbeit stellen wir Neural Adaptive Tomographie (NeAT) vor, den ersten adaptiven, hierarchischen neuronalen Renderingpipeline für die mehrsichtige inverse Rendering. Durch eine Kombination neuronaler Merkmale mit einer adaptiven expliziten Darstellung erreichen wir Rekonstruktionszeiten, die weit überlegen sind im Vergleich zu existierenden neuronalen inversen Renderingmethoden. Die adaptive explizite Darstellung verbessert die Effizienz, indem sie leere Bereiche aussortiert und Proben in komplexen Regionen konzentriert, während die neuronalen Merkmale als neuronale Regularisierung für die 3D-Rekonstruktion dienen. Das NeAT-Framework ist speziell für die tomographische Situation entwickelt worden, die ausschließlich halbtransparente volumetrische Szenen umfasst und nicht opake Objekte. In dieser Situation übertrifft NeAT sowohl die Qualität der existierenden optimierungsbasierten Tomographielöser als auch deren Geschwindigkeit erheblich.