論文の概要: FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08418v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 01:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 08:31:03.068031
• Title: FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category Modelling
• Title（参考訳）: FiG-NeRF:3次元物体カテゴリーモデリングのための図形球面ニューラルラジアンス場
• Authors: Christopher Xie, Keunhong Park, Ricardo Martin-Brualla, Matthew Brown
• Abstract要約: 我々はNeural Radiance Fields (NeRF) を用いて、入力画像のコレクションから高品質な3Dオブジェクトカテゴリモデルを学習する。 本手法は,測光とカジュアルキャプチャによる画像のみを用いて,高精度な3dオブジェクトカテゴリモデルを学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.432178728985956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the use of Neural Radiance Fields (NeRF) to learn high quality 3D object category models from collections of input images. In contrast to previous work, we are able to do this whilst simultaneously separating foreground objects from their varying backgrounds. We achieve this via a 2-component NeRF model, FiG-NeRF, that prefers explanation of the scene as a geometrically constant background and a deformable foreground that represents the object category. We show that this method can learn accurate 3D object category models using only photometric supervision and casually captured images of the objects. Additionally, our 2-part decomposition allows the model to perform accurate and crisp amodal segmentation. We quantitatively evaluate our method with view synthesis and image fidelity metrics, using synthetic, lab-captured, and in-the-wild data. Our results demonstrate convincing 3D object category modelling that exceed the performance of existing methods.
• Abstract（参考訳）: 入力画像のコレクションから高品質な3Dオブジェクトカテゴリモデルを学習するためにNeRF(Neural Radiance Fields)を用いて検討する。 以前の作業とは対照的に、前景オブジェクトと異なる背景を同時に分離しながら、これを行うことができます。 本研究では,2成分NeRFモデルであるFiG-NeRFを用いて,物体カテゴリを表す変形可能な前景と幾何学的に一定な背景としてシーンを説明する。 本手法は, 被写体の3次元画像のみを用いて, 正確な3次元オブジェクト分類モデルを学習可能であることを示す。 さらに, この2部分解により, モデルが精度良く, 鮮明なアモーダルセグメンテーションを行うことができる。 本手法は, 合成, 合成, 合成, 室内データを用いて, ビュー合成および画像忠実度測定値を用いて定量的に評価する。 本研究は,既存の手法の性能を超える3次元オブジェクトカテゴリモデリングを実証するものである。

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