論文の概要: Self-Calibrating Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13826v2
• Date: Thu, 2 Sep 2021 13:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 10:31:49.579905
• Title: Self-Calibrating Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: 自己調整型神経放射場
• Authors: Yoonwoo Jeong, Seokjun Ahn, Christopher Choy, Animashree Anandkumar, Minsu Cho, Jaesik Park
• Abstract要約: キャリブレーション対象のないシーンの幾何学と正確なカメラパラメータを共同で学習する。 我々のカメラモデルは、ピンホールモデル、第4次ラジアル歪み、および任意の非線形カメラ歪みを学習可能な汎用ノイズモデルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.64327335620708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a camera self-calibration algorithm for generic cameras with arbitrary non-linear distortions. We jointly learn the geometry of the scene and the accurate camera parameters without any calibration objects. Our camera model consists of a pinhole model, a fourth order radial distortion, and a generic noise model that can learn arbitrary non-linear camera distortions. While traditional self-calibration algorithms mostly rely on geometric constraints, we additionally incorporate photometric consistency. This requires learning the geometry of the scene, and we use Neural Radiance Fields (NeRF). We also propose a new geometric loss function, viz., projected ray distance loss, to incorporate geometric consistency for complex non-linear camera models. We validate our approach on standard real image datasets and demonstrate that our model can learn the camera intrinsics and extrinsics (pose) from scratch without COLMAP initialization. Also, we show that learning accurate camera models in a differentiable manner allows us to improve PSNR over baselines. Our module is an easy-to-use plugin that can be applied to NeRF variants to improve performance. The code and data are currently available at https://github.com/POSTECH-CVLab/SCNeRF.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,任意の非線形歪みを有する汎用カメラのためのカメラ自己校正アルゴリズムを提案する。 キャリブレーション対象を必要とせず,シーンの形状と正確なカメラパラメータを共同で学習する。 我々のカメラモデルは、ピンホールモデル、第4次半径歪み、および任意の非線形カメラ歪みを学習可能な汎用ノイズモデルで構成されている。 従来の自己校正アルゴリズムは、主に幾何学的制約に依存するが、光度整合性も含んでいる。 これはシーンの幾何学を学習し、Neural Radiance Fields(NeRF)を使用します。 また, 複素非線形カメラモデルに幾何学的一貫性を組み込むために, 射影線距離損失関数vizを提案する。 我々は、標準的な実画像データセットにアプローチを検証し、COLMAP初期化なしでカメラの内在性や外在性(目的)をゼロから学習できることを実証する。 また,異なる方法で正確なカメラモデルを学習することで,ベースラインよりもPSNRを向上できることを示す。 私たちのモジュールは簡単に使えるプラグインで、パフォーマンスを改善するためにnerfの変種に適用できます。 コードとデータはhttps://github.com/POSTECH-CVLab/SCNeRFで公開されている。

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