論文の概要: Improving neural implicit surfaces geometry with patch warping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09648v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 17:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 16:01:06.671934
• Title: Improving neural implicit surfaces geometry with patch warping
• Title（参考訳）: パッチワープによるニューラル暗黙表面形状の改善
• Authors: Fran\c{c}ois Darmon, B\'en\'edicte Bascle, Jean-Cl\'ement Devaux, Pascal Monasse, Mathieu Aubry
• Abstract要約: これはニューラルネットワークによる高周波テクスチャの学習と描画が難しいことによるものだ、と私たちは主張する。 我々は、異なる視点で直接光一貫性項を標準のニューラルレンダリング最適化に追加することを提案する。 我々は、標準的なDTUおよびEPFLベンチマークでNeuralWarpと呼ばれるアプローチを評価し、両方のデータセットにおいて、教師なしの暗黙的表面再構成の状態を20%以上向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.106051690920266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Neural implicit surfaces have become an important technique for multi-view 3D reconstruction but their accuracy remains limited. In this paper, we argue that this comes from the difficulty to learn and render high frequency textures with neural networks. We thus propose to add to the standard neural rendering optimization a direct photo-consistency term across the different views. Intuitively, we optimize the implicit geometry so that it warps views on each other in a consistent way. We demonstrate that two elements are key to the success of such an approach: (i) warping entire patches, using the predicted occupancy and normals of the 3D points along each ray, and measuring their similarity with a robust structural similarity (SSIM); (ii) handling visibility and occlusion in such a way that incorrect warps are not given too much importance while encouraging a reconstruction as complete as possible. We evaluate our approach, dubbed NeuralWarp, on the standard DTU and EPFL benchmarks and show it outperforms state of the art unsupervised implicit surfaces reconstructions by over 20% on both datasets.
• Abstract（参考訳）: 神経暗黙的表面はマルチビュー3d再構成の重要な技術となっているが、精度は限られている。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた高頻度テクスチャの学習と描画が困難であることから,この問題を論じる。 そこで本研究では,標準のニューラルレンダリング最適化に,異なるビューにまたがる直接的フォトコンシスタンス項を追加することを提案する。 直感的には、暗黙の幾何学を最適化し、相互に一貫した方法で視点をゆがめる。 2つの要素がそのようなアプローチの成功の鍵であることを実証する。 (i)各線に沿った3d点の占有率と正規値の予測を用いてパッチ全体を反動させ、その類似性をロバストな構造類似性(ssim)で測定する。 (ii)不正確なワープがあまり重要でないように視認性や咬合を扱いながら、可能な限り完全な再構築を奨励する。 我々は、標準的なDTUおよびEPFLベンチマークでNeuralWarpと呼ばれるアプローチを評価し、両方のデータセットにおいて、教師なしの暗黙的表面再構成の状態を20%以上向上させることを示す。

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