Sinirsel Parlaklık Alanları (NeRF)

NeRF'in Temel Konsepti

Bir NeRF modeli, özünde belirli bir örtük sinirsel temsil türüdür. Genellikle Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) olan ve tipik olarak aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak oluşturulan derin bir sinir ağının eğitilmesini içerir PyTorch veya TensorFlow. Bu ağ, bir 3D uzamsal koordinatı (x, y, z konumu) ve bir 2D görüntüleme yönünü (kameranın baktığı yer), o yönden görüldüğü şekliyle uzaydaki belirli bir noktadaki renk (RGB değerleri) ve hacim yoğunluğuyla (esasen, o noktanın ne kadar opak veya şeffaf olduğu) eşleştiren bir işlev öğrenir.

Eğitim süreci, bilinen kamera konumlarından ve yönlerinden alınan bir sahnenin bir dizi girdi 2D görüntüsünü kullanır. Bu, eğitim verileri için doğru kamera kalibrasyon verilerini gerektirir. Ağ, mevcut temsilinden işlenen pikselleri giriş görüntülerindeki gerçek piksellerle karşılaştırarak öğrenir ve farkı en aza indirmek için model ağırlıklarını geri yayılım yoluyla ayarlar. NeRF, sanal bir kameranın piksellerinden geçen kamera ışınları boyunca birçok nokta için bu öğrenilmiş işlevi sorgulayarak, tamamen yeni bakış açılarından son derece ayrıntılı görüntüler oluşturabilir. Bu modellerin eğitilmesi genellikle GPU'lardan yararlanarak önemli bir hesaplama gücü gerektirir. Daha derin bir teknik inceleme için"NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis" başlıklı orijinal makale kapsamlı ayrıntılar sunmaktadır.

Alaka ve Önem

NeRF'nin önemi, karmaşık sahnelerin fotogerçekçi görünümlerini yakalama ve oluşturma konusundaki benzeri görülmemiş yeteneğinde yatmaktadır. Çokgen kafesler veya vokseller gibi geleneksel 3D grafik yöntemleri için genellikle zor olan yansımalar, kırılmalar, yarı saydamlık ve karmaşık aydınlatma gibi karmaşık ayrıntıları ve görünüme bağlı efektleri temsil etmede mükemmeldir. Tüm sahne temsili, eğitilmiş sinir ağının ağırlıkları içinde dolaylı olarak saklandığından, NeRF modelleri, özellikle görsel olarak karmaşık sahneler için yoğun nokta bulutları veya yüksek çözünürlüklü kafesler gibi açık yöntemlere kıyasla oldukça kompakt temsiller elde edebilir. Bu ilerleme, 3D rekonstrüksiyon ve görsel hesaplamanın sınırlarını zorlamaktadır.

NeRF ve Diğer 3B Temsil Teknikleri

NeRF'yi 3D modelleme ve bilgisayarla görmede kullanılan diğer yöntemlerden ayırmak önemlidir:

• Açık Temsiller (Kafesler, Nokta Bulutları, Vokseller): Geleneksel yöntemler geometriyi köşeler, yüzler, noktalar veya ızgara hücreleri kullanarak açıkça tanımlar. Birçok görev için etkili olsalar da karmaşık dokular, şeffaflık ve görünüme bağlı efektlerle mücadele edebilirler ve ayrıntılı sahneler için dosya boyutları çok büyük olabilir. NeRF, sürekli bir fonksiyon öğrenerek örtük bir temsil sunar.
• Fotogrametri: Bu teknik de 3D sahneleri yeniden oluşturmak için birden fazla 2D görüntü kullanır ve genellikle kafesler veya nokta bulutları ile sonuçlanır(Wikipedia Fotogrametri). Olgunlaşmış olsa da fotogrametri, NeRF'nin görünüm sentezi yeteneklerine kıyasla bazen dokusuz yüzeyler, yansımalar ve ince yapılarla mücadele edebilir.
• Diğer CV Görevleri: NeRF sahne temsili ve sentezine odaklanır. Bu, 3D bir sahnenin yeni görünümlerini oluşturmak yerine görüntü içeriğini analiz eden Nesne Algılama ( sınırlayıcı kutularla nesneleri bulma), Görüntü Sınıflandırma (bir görüntüyü etiketleme) veya Görüntü Segmentasyonu (piksel düzeyinde sınıflandırma) gibi görevlerden farklıdır. Ancak NeRF, daha zengin sahne bağlamı sağlayarak bu görevleri potansiyel olarak tamamlayabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NeRF teknolojisi çeşitli alanlarda hızla uygulama alanı bulmaktadır:

• Sanal ve Artırılmış Gerçeklik (VR/AR): Sürükleyici deneyimler için son derece gerçekçi sanal ortamlar ve nesneler yaratmak. Meta gibi şirketler, Meta Quest gibi gelecekteki VR/AR(Wikipedia VR) platformları için benzer teknikleri araştırıyor.
• Eğlence ve Görsel Efektler (VFX): Filmler ve oyunlar için gerçekçi dijital oyuncular, setler ve karmaşık efektler üreterek karmaşık manuel modelleme ihtiyacını potansiyel olarak azaltır(Autodesk VFX Solutions).
• Dijital İkizler ve Simülasyon: Simülasyon, eğitim veya denetim için gerçek dünyadaki nesnelerin veya ortamların yüksek doğrulukta sanal kopyalarını oluşturma. Bu, NVIDIA Omniverse gibi platformları kullanan endüstriyel uygulamalar için geçerlidir.
• Robotik ve Otonom Sistemler: Sensör verilerinden ayrıntılı 3D haritalar sağlayarak robotlar ve otonom araçlar için sahne anlayışını geliştirmek, potansiyel olarak navigasyonu ve etkileşimi iyileştirmek(sürücüsüz araçlardayapay zeka). Waymo ve Boston Dynamics gibi araştırma kurumları ve şirketler gelişmiş 3D algısını araştırıyor.
• E-ticaret ve Arşivleme: Basit görüntü yakalamalarından ürünlerin veya kültürel miras alanlarının etkileşimli 3D görselleştirmelerini oluşturma.

NeRF ve ilgili tekniklerin gelişimi, SIGGRAPH gibi araştırma toplulukları ve Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla model dağıtımını ve aşağıdakileri kullananlar da dahil olmak üzere daha geniş yapay zeka sistemlerine entegrasyonu kolaylaştıran erişilebilir araçlar tarafından yönlendirilerek hızla devam etmektedir Ultralytics YOLO 2D algılama için modeller.