論文の概要: NeAT: Neural Adaptive Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02171v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 14:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 16:03:15.086713
• Title: NeAT: Neural Adaptive Tomography
• Title（参考訳）: NeAT: ニューラル適応トモグラフィ
• Authors: Darius R\"uckert, Yuanhao Wang, Rui Li, Ramzi Idoughi, Wolfgang Heidrich
• Abstract要約: マルチビュー逆レンダリングのための適応型階層型ニューラルレンダリングパイプラインNeAT(Near Adaptive Tomography)を提案する。 適応的明示表現とニューラル特徴の組み合わせにより、既存のニューラル逆レンダリング法よりもはるかに優れた再現時間を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.781844909539686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present Neural Adaptive Tomography (NeAT), the first adaptive, hierarchical neural rendering pipeline for multi-view inverse rendering. Through a combination of neural features with an adaptive explicit representation, we achieve reconstruction times far superior to existing neural inverse rendering methods. The adaptive explicit representation improves efficiency by facilitating empty space culling and concentrating samples in complex regions, while the neural features act as a neural regularizer for the 3D reconstruction. The NeAT framework is designed specifically for the tomographic setting, which consists only of semi-transparent volumetric scenes instead of opaque objects. In this setting, NeAT outperforms the quality of existing optimization-based tomography solvers while being substantially faster.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチビュー逆レンダリングのための適応型階層型ニューラルレンダリングパイプラインNeATについて述べる。 適応的明示表現とニューラル特徴の組み合わせにより、既存のニューラル逆レンダリング法よりもはるかに優れた再現時間を実現する。 適応的明示表現は、空の空間カリングと複雑な領域のサンプルに集中させることにより効率を向上し、ニューラル特徴は3D再構成のためのニューラルレギュレータとして機能する。 NeATフレームワークは、不透明なオブジェクトの代わりに半透明なボリュームシーンのみで構成されるトモグラフィ設定のために特別に設計されている。 この設定では、quickは既存の最適化ベースのトモグラフィソルバの品質よりも大幅に高速である。

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