従来の手法では捉えきれなかった微細な形状を高精度に再構築できるようになった背景にはどのような技術的な進展があるのだろうか。
微細な形状を高精度に再構築するための技術的進展には、主に以下の点が挙げられます。
Signed Distance Functions (SDF)の活用: SDFは3D形状を表現するための連続的な関数であり、各点の符号付き距離をエンコードします。このSDFを予測することで、微細な形状の再構築が可能となります。
ニューラルネットワークの活用: 深層学習を用いたニューラルネットワークの進歩により、複雑な関数の近似や高度な特徴抽出が可能となりました。これにより、微細な形状を捉えるためのモデルの構築が容易になりました。
局所的特徴の抽出: 画像からの局所的特徴の抽出が進化し、特定の領域や微細な構造を正確に捉えることが可能となりました。これにより、微細な形状の再構築が向上しました。
これらの技術的進展により、従来捉えきれなかった微細な形状を高精度に再構築することが可能となりました。