READ：自律走行のための大規模ニューラルシーンレンダリング

自由視点の写実的な画像の合成は、マルチメディア分野における重要な課題である。先進運転支援システム（ADAS）の発展および自動運転車両への応用が進む中で、さまざまな走行シナリオを実験的に検証することは、ますます大きな課題となっている。従来、画像間変換手法を用いて写実的な街並みシーンを合成することは可能であったが、3D情報の欠如により、一貫性のあるシーンの生成は困難であった。本研究では、大規模な自動運転シーンの合成をPC上で多様なサンプリングスキームを用いて可能にする、大規模ニューラルレンダリング手法（READ：Large-scale Neural Rendering for Autonomous Driving Scenes）を提案する。走行シーンを表現するため、疎な点群からニューラル記述子を学習するためのωレンダリングネットワークを提案する。本モデルは、写実的な走行シーンの合成だけでなく、シーンの接合や編集も可能である。実験結果から、本モデルが大規模な走行シナリオにおいて優れた性能を発揮することが示された。