Neural probabilistic path prediction : skipping paths for acceleration

La technique de tracé de chemins est la méthode Monte Carlo la plus populaire en infographie pour résoudre le problème de l'illumination globale. Une image produite par tracé de chemins est beaucoup plus photoréaliste que les méthodes standard tel que le rendu par rasterisation et même le lancer de rayons. Mais le tracé de chemins est coûteux et converge lentement, produisant une image bruitée lorsqu'elle n'est pas convergée. De nombreuses méthodes visant à accélérer le tracé de chemins ont été développées, mais chacune présente ses propres défauts et contraintes. Dans les dernières avancées en apprentissage profond, en particulier dans le domaine des modèles génératifs conditionnels, il a été démontré que ces modèles sont capables de bien apprendre, modéliser et tirer des échantillons à partir de distributions complexes. Comme le tracé de chemins dépend également d'un tel processus sur une distribution complexe, nous examinons les similarités entre ces deux problèmes et modélisons le processus de tracé de chemins comme un processus génératif. Ce processus peut ensuite être utilisé pour construire un estimateur efficace avec un réseau neuronal afin d'accélérer le temps de rendu sans trop d'hypothèses sur la scène. Nous montrons que notre estimateur neuronal (NPPP), utilisé avec le tracé de chemins, peut améliorer les temps de rendu d'une manière considérable sans beaucoup compromettre sur la qualité du rendu. Nous montrons également que l'estimateur est très flexible et permet à un utilisateur de contrôler et de prioriser la qualité ou le temps de rendu, sans autre modification ou entraînement du réseau neuronal.Path tracing is one of the most popular Monte Carlo methods used in computer graphics to solve the problem of global illumination. A path traced image is much more photorealistic compared to standard rendering methods such as rasterization and even ray tracing. Unfortunately, path tracing is expensive to compute and slow to converge, resulting in noisy images when unconverged. Many methods aimed to accelerate path tracing have been developed, but each has its own downsides and limitiations. Recent advances in deep learning, especially with conditional generative models, have shown to be very capable at learning, modeling, and sampling from complex distributions. As path tracing is also dependent on sampling from complex distributions, we investigate the similarities between the two problems and model the path tracing process itself as a conditional generative process. It can then be used to build an efficient neural estimator that allows us to accelerate rendering time with as few assumptions as possible. We show that our neural estimator (NPPP) used along with path tracing can improve rendering time by a considerable amount without compromising much in rendering quality. The estimator is also shown to be very flexible and allows a user to control and prioritize quality or rendering time, without any further training or modifications to the neural network

A Comprehensive Survey of Deep Learning in Remote Sensing: Theories, Tools and Challenges for the Community

In recent years, deep learning (DL), a re-branding of neural networks (NNs), has risen to the top in numerous areas, namely computer vision (CV), speech recognition, natural language processing, etc. Whereas remote sensing (RS) possesses a number of unique challenges, primarily related to sensors and applications, inevitably RS draws from many of the same theories as CV; e.g., statistics, fusion, and machine learning, to name a few. This means that the RS community should be aware of, if not at the leading edge of, of advancements like DL. Herein, we provide the most comprehensive survey of state-of-the-art RS DL research. We also review recent new developments in the DL field that can be used in DL for RS. Namely, we focus on theories, tools and challenges for the RS community. Specifically, we focus on unsolved challenges and opportunities as it relates to (i) inadequate data sets, (ii) human-understandable solutions for modelling physical phenomena, (iii) Big Data, (iv) non-traditional heterogeneous data sources, (v) DL architectures and learning algorithms for spectral, spatial and temporal data, (vi) transfer learning, (vii) an improved theoretical understanding of DL systems, (viii) high barriers to entry, and (ix) training and optimizing the DL.Comment: 64 pages, 411 references. To appear in Journal of Applied Remote Sensin