NNインバースレンダリング系サーベイ（環境照明・Intrinsic・データセット）
NN環境照明推定
- Deep Outdoor Illumination Estimation (CVPR2017)
- Learning to Predict Indoor Illumination from a Single Image (SIGGRAPH ASIA 2017)
- Learning to Estimate Indoor Lighting from 3D Objects (3DV2018)
- 屋内
- コード＆データセット提供：GitHub
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/108
- Fast Spatially-Varying Indoor Lighting Estimation (CVPR2019)
- All-Weather Deep Outdoor Lighting Estimation (CVPR2019)
- DeepLight: Learning Illumination for Unconstrained Mobile Mixed Reality (CVPR2019)
- 屋内＆屋外
- Neural Illumination: Lighting Prediction for Indoor Environments (CVPR2019)
- 屋内
- 使用データセット：Matterport3D Dataset
- データセット提供：Projectサイトからメール
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/110
- Deep Parametric Indoor Lighting Estimation (ICCV2019)
- Adobe
- 屋内
- 使用データセット：The Laval Indoor HDR Dataset
- データセット提供（Depth）：Projectサイト
- Lighthouse: Predicting Lighting Volumes for Spatially-Coherent Illumination (CVPR2020)
- 屋内
- コード提供：GitHub
- 使用データセット：InteriorNet Dataset
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/112
- Inverse Rendering for Complex Indoor Scenes: Shape, Spatially-Varying Lighting and SVBRDF from a Single Image (CVPR2020)
NN Intrinsic推定
- Intrinsic Decompositions for Image Editing (Eurographics2017)
- コード提供：Projectサイト
- データセット提供：Projectサイト
- Self-Supervised Intrinsic Image Decomposition (NeurIPS2017)
- オブジェクト
- 教師なし（転移＆自己教師）
- コード提供：GitHub
- 使用データセット：ShapeNet
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/113
- Intrinsic Image Transformation via Scale Space Decomposition (CVPR2018)
- CG
- コード提供：GitHub
- 使用データセット：MPI Sintel Dataset
- Revisiting Deep Intrinsic Image Decompositions (CVPR2018)
- 屋内
- コード提供：GitHub (lua)
- 使用データセット：MIT Intrinsic Dataset、MPI Sintel Dataset、Intrinsic Images in the Wild (IIW)
- Learning Intrinsic Image Decomposition from Watching the World (CVPR2018)
- 屋内・屋外
- 教師なし
- コード提供：GitHub
- データセット提供：Bigtime (Projectサイト)
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/118
- Unsupervised Deep Single-Image Intrinsic Decomposition using Illumination-Varying Image Sequences (Pacific Graphics 2018)
- 屋内
- コード提供：GitHub
- CGIntrinsics: Better Intrinsic Image Decomposition through Physically-Based Rendering (ECCV2018)
- 屋内
- コード提供：GitHub
- データセット提供：Projectサイト
- 使用データセット：Intrinsic Images in the Wild (IIW)、
Shading Annotations in the Wild (SAW) - 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/111
- Single Image Intrinsic Decomposition without a Single Intrinsic Image (ECCV2018)
- オブジェクト
- 教師なし
- InverseRenderNet: Learning single image inverse rendering (CVPR2019)
- 屋外
- コード提供：GitHub
- 使用データセット：Intrinsic Images in the Wild (IIW)
- Learning to Separate Multiple Illuminants in a Single Image (CVPR2019)
- Neural Inverse Rendering of an Indoor Scene From a Single Image (ICCV2019)
- NVIDIA
- 屋内
- 法線と環境照明も出力
- GLoSH: Global-Local Spherical Harmonics for Intrinsic Image Decomposition (ICCV2019)
- 屋内
- 法線と環境照明（画素毎）も出力
- 使用データセット：SUNCG、Intrinsic Images in the Wild (IIW)、
Shading Annotations in the Wild (SAW)、NYUv2 - Unsupervised Learning for Intrinsic Image Decomposition from a Single Image (CVPR2020)
- 屋内
- 教師なし
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/132
Dataset特化
- Intrinsic Images in the Wild (SIGGRAPH2014)
- 屋内
- 反射率の疎なアノテーション
- データセット提供：Projectサイト
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/126
- Shading Annotations in the Wild (CVPR2017)
- 屋内
- Shadingの疎なアノテーション
- データセット提供：Projectサイト
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/114
- A Dataset of Multi-Illumination Images in the Wild (ICCV2019)
- Adobe
- 屋内
- コード提供：GitHub
- データセット提供：Projectサイト
- 論文概要：https://github.com/tkuri/papers/issues/128
