論文の概要: UNISURF: Unifying Neural Implicit Surfaces and Radiance Fields for
Multi-View Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10078v1
- Date: Tue, 20 Apr 2021 15:59:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 16:56:49.570555
- Title: UNISURF: Unifying Neural Implicit Surfaces and Radiance Fields for
Multi-View Reconstruction
- Title(参考訳): UNISURF:多視点再構成のためのニューラルインシシデント表面と放射場の統合
- Authors: Michael Oechsle, Songyou Peng, Andreas Geiger
- Abstract要約: ニューラル暗黙的3D表現を用いた多視点画像から表面を再構築する新しい手法を提案する。
我々の重要な洞察は、暗黙の曲面モデルと放射場を統一的に定式化し、表面および体積のレンダリングを可能にすることである。
実験により, マスクを必要とせず, idrと同等の性能を保ちつつ, 再構成品質でnrfを上回った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.17219252031391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Neural implicit 3D representations have emerged as a powerful paradigm for
reconstructing surfaces from multi-view images and synthesizing novel views.
Unfortunately, existing methods such as DVR or IDR require accurate per-pixel
object masks as supervision. At the same time, neural radiance fields have
revolutionized novel view synthesis. However, NeRF's estimated volume density
does not admit accurate surface reconstruction. Our key insight is that
implicit surface models and radiance fields can be formulated in a unified way,
enabling both surface and volume rendering using the same model. This unified
perspective enables novel, more efficient sampling procedures and the ability
to reconstruct accurate surfaces without input masks. We compare our method on
the DTU, BlendedMVS, and a synthetic indoor dataset. Our experiments
demonstrate that we outperform NeRF in terms of reconstruction quality while
performing on par with IDR without requiring masks.
- Abstract(参考訳): ニューラルな暗黙の3D表現は、多視点画像から表面を再構成し、新しい視点を合成するための強力なパラダイムとして登場した。
残念なことに、DVRやIDRのような既存の手法では、正確なピクセル単位のオブジェクトマスクを監督する必要がある。
同時に、神経放射場は新規なビュー合成に革命をもたらした。
しかし、NeRFの推定体積密度は正確な表面再構成を認めていない。
我々の重要な洞察は、暗黙の曲面モデルと放射場を統一的に定式化することができ、同じモデルを用いて表面および体積のレンダリングを可能にすることである。
この統一された視点は、新しいより効率的なサンプリング手順と、入力マスクなしで正確な表面を再構築することを可能にする。
本手法は,DTU,BlendedMVS,合成室内データセットで比較した。
実験により, マスクを必要とせず, idrと同等の性能を保ちつつ, 再構成品質でnrfを上回った。
関連論文リスト
- High-Fidelity Mask-free Neural Surface Reconstruction for Virtual Reality [6.987660269386849]
Hi-NeuSは、ニューラル暗黙表面再構成のための新しいレンダリングベースのフレームワークである。
提案手法はNeuSとその変種であるNeuralangeloを用いて検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T02:07:49Z) - HybridNeRF: Efficient Neural Rendering via Adaptive Volumetric Surfaces [71.1071688018433]
ニューラル放射場は、最先端のビュー合成品質を提供するが、レンダリングが遅くなる傾向がある。
本稿では,ほとんどの物体を表面としてレンダリングすることで,両表現の強みを生かしたHybridNeRFを提案する。
仮想現実分解能(2Kx2K)のリアルタイムフレームレート(少なくとも36FPS)を達成しながら、エラー率を15~30%改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T22:04:49Z) - Multi-Space Neural Radiance Fields [74.46513422075438]
既存のニューラルレージアンス場(NeRF)法は反射物体の存在に悩まされている。
並列部分空間における特徴場の群を用いてシーンを表現するマルチスペースニューラルレイディアンス場(MS-NeRF)を提案する。
提案手法は,高品質シーンのレンダリングにおいて,既存の単一空間NeRF法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T13:11:07Z) - Learning Neural Duplex Radiance Fields for Real-Time View Synthesis [33.54507228895688]
本研究では,NeRFを高効率メッシュベースニューラル表現に蒸留・焼成する手法を提案する。
提案手法の有効性と優位性を,各種標準データセットの広範な実験を通じて実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T17:59:52Z) - NeAT: Learning Neural Implicit Surfaces with Arbitrary Topologies from
Multi-view Images [17.637064969966847]
NeATは、多視点画像から任意のトポロジを持つ暗黙の曲面を学習する、新しいニューラルネットワークレンダリングフレームワークである。
NeATは、古典的なマーチングキューブアルゴリズムを用いて、フィールドからメッシュへの変換を容易にする。
我々のアプローチは、水密面と非水密面の両方を忠実に再構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T16:49:41Z) - NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in
the Wild [80.09093712055682]
ニューラルリフレクタンスサーフェス(NeRS)と呼ばれる暗黙モデルの表面アナログを導入する。
NeRSは、球に微分される閉じた表面の神経形状の表現を学び、水密な再構成を保証する。
このようなデータから学習可能な表面ベースニューラル再構成は,体積的ニューラルレンダリングに基づく再構成よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T17:59:58Z) - NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for
Multi-view Reconstruction [88.02850205432763]
物体やシーンを2次元画像入力から高忠実度に再構成するニュートラルサーフェス(NeuS)を提案する。
DVRやIDRのような既存の神経表面再構成アプローチでは、フォアグラウンドマスクを監督する必要がある。
本研究では,従来のボリュームレンダリング手法が表面再構成に固有の幾何学的誤差を引き起こすことを観察する。
マスクの監督なしでもより正確な表面再構成を実現するため,第一次近似ではバイアスのない新しい定式化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-20T12:59:42Z) - MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from
Multi-View Stereo [52.329580781898116]
MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。
高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T13:15:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。