論文の概要: Conditional-Flow NeRF: Accurate 3D Modelling with Reliable Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10192v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 23:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 16:15:52.941722
• Title: Conditional-Flow NeRF: Accurate 3D Modelling with Reliable Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: Conditional-Flow NeRF:信頼性不確実性量子化による高精度3次元モデリング
• Authors: Jianxiong Shen and Antonio Agudo and Francesc Moreno-Noguer and Adria Ruiz
• Abstract要約: Conditional-Flow NeRF (CF-NeRF) は、不確実な定量化をNeRFベースのアプローチに組み込む新しい確率的フレームワークである。 CF-NeRFは、モデル化されたシーンに関連する不確実性を定量化するために使用される全ての可能な放射場モデリング上の分布を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.598503284186336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A critical limitation of current methods based on Neural Radiance Fields (NeRF) is that they are unable to quantify the uncertainty associated with the learned appearance and geometry of the scene. This information is paramount in real applications such as medical diagnosis or autonomous driving where, to reduce potentially catastrophic failures, the confidence on the model outputs must be included into the decision-making process. In this context, we introduce Conditional-Flow NeRF (CF-NeRF), a novel probabilistic framework to incorporate uncertainty quantification into NeRF-based approaches. For this purpose, our method learns a distribution over all possible radiance fields modelling which is used to quantify the uncertainty associated with the modelled scene. In contrast to previous approaches enforcing strong constraints over the radiance field distribution, CF-NeRF learns it in a flexible and fully data-driven manner by coupling Latent Variable Modelling and Conditional Normalizing Flows. This strategy allows to obtain reliable uncertainty estimation while preserving model expressivity. Compared to previous state-of-the-art methods proposed for uncertainty quantification in NeRF, our experiments show that the proposed method achieves significantly lower prediction errors and more reliable uncertainty values for synthetic novel view and depth-map estimation.
• Abstract（参考訳）: ニューラルラジアンス場(NeRF)に基づく現在の手法の限界は、学習されたシーンの外観や幾何学に関する不確実性を定量化できないことである。 この情報は、医療診断や自動運転といった実際のアプリケーションにおいて最重要であり、潜在的に破滅的な障害を減らすためには、モデル出力に対する信頼度を意思決定プロセスに含めなければならない。 この文脈では、不確実な定量化をNeRFベースのアプローチに組み込むための新しい確率的フレームワークである Conditional-Flow NeRF (CF-NeRF) を導入する。 この目的のために,本手法は,モデル化シーンに関連する不確かさを定量化するために用いられる,可能なすべての放射場モデリング上の分布を学習する。 放射界分布に対する強い制約を課す従来のアプローチとは対照的に、CF-NeRFは遅延変数モデリングと条件正規化フローを結合することにより、柔軟で完全なデータ駆動型で学習する。 この戦略により、モデル表現性を保ちながら確実な不確実性推定が得られる。 nerfにおける不確実性定量化のために提案された先行手法と比較して,提案手法は予測誤差を著しく低減し,より信頼性の高い不確実性値が得られることを示す。

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