論文の概要: Neural Fields as Learnable Kernels for 3D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13674v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 18:59:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 16:37:39.790790
- Title: Neural Fields as Learnable Kernels for 3D Reconstruction
- Title(参考訳): 3次元再構成のための学習可能なカーネルとしてのニューラルフィールド
- Authors: Francis Williams, Zan Gojcic, Sameh Khamis, Denis Zorin, Joan Bruna,
Sanja Fidler, Or Litany
- Abstract要約: 本稿では,学習したカーネルリッジの回帰に基づいて,暗黙の3次元形状を再構成する手法を提案する。
本手法は,3次元オブジェクトと大画面をスパース指向の点から再構成する際の最先端の処理結果を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 101.54431372685018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Neural Kernel Fields: a novel method for reconstructing implicit
3D shapes based on a learned kernel ridge regression. Our technique achieves
state-of-the-art results when reconstructing 3D objects and large scenes from
sparse oriented points, and can reconstruct shape categories outside the
training set with almost no drop in accuracy. The core insight of our approach
is that kernel methods are extremely effective for reconstructing shapes when
the chosen kernel has an appropriate inductive bias. We thus factor the problem
of shape reconstruction into two parts: (1) a backbone neural network which
learns kernel parameters from data, and (2) a kernel ridge regression that fits
the input points on-the-fly by solving a simple positive definite linear system
using the learned kernel. As a result of this factorization, our reconstruction
gains the benefits of data-driven methods under sparse point density while
maintaining interpolatory behavior, which converges to the ground truth shape
as input sampling density increases. Our experiments demonstrate a strong
generalization capability to objects outside the train-set category and scanned
scenes. Source code and pretrained models are available at
https://nv-tlabs.github.io/nkf.
- Abstract(参考訳): 本稿では,学習したカーネルリッジ回帰に基づく暗黙の3次元形状を再構成する新しい手法であるneural kernel fieldsを提案する。
本手法は,3次元物体と大きなシーンを疎明な方向から再構成し,ほぼ精度の低下を伴わずにトレーニングセット外の形状カテゴリを再構築する手法である。
提案手法の中核となる洞察は,選択したカーネルが適切な帰納バイアスを持つ場合,カーネル手法が形状の再構築に極めて有効であるということである。
これにより,(1)データからカーネルパラメータを学習するバックボーンニューラルネットワーク,(2)学習したカーネルを用いて,単純な正定値線形系を解いて,オンザフライ入力点に適合するカーネルリッジ回帰という2つの問題に形状再構成の問題を分解する。
この因子化の結果,入力サンプリング密度が増大するにつれて基底真理形状に収束する補間挙動を維持しつつ,スパース点密度下でのデータ駆動手法の利点を得ることができた。
実験では,列車のカテゴリー外の物体とスキャンされたシーンに対して,強い一般化能力を示す。
ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://nv-tlabs.github.io/nkf.comで入手できる。
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