論文の概要: PANDORA: Polarization-Aided Neural Decomposition Of Radiance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13458v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 05:41:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 14:08:07.352220
• Title: PANDORA: Polarization-Aided Neural Decomposition Of Radiance
• Title（参考訳）: パンドラ:偏光支援による放射能の神経分解
• Authors: Akshat Dave, Yongyi Zhao, Ashok Veeraraghavan
• Abstract要約: 逆レンダリングはコンピュータグラフィックスとビジョンの基本的な問題である。 座標ベースニューラルネットワークとしてのシーン特性の最近の進歩は、ニューラルネットワークの逆レンダリングを促進している。 暗黙的ニューラル表現に基づく偏光逆レンダリング手法であるPANDORAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.760987175553655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing an object's geometry and appearance from multiple images, also known as inverse rendering, is a fundamental problem in computer graphics and vision. Inverse rendering is inherently ill-posed because the captured image is an intricate function of unknown lighting conditions, material properties and scene geometry. Recent progress in representing scene properties as coordinate-based neural networks have facilitated neural inverse rendering resulting in impressive geometry reconstruction and novel-view synthesis. Our key insight is that polarization is a useful cue for neural inverse rendering as polarization strongly depends on surface normals and is distinct for diffuse and specular reflectance. With the advent of commodity, on-chip, polarization sensors, capturing polarization has become practical. Thus, we propose PANDORA, a polarimetric inverse rendering approach based on implicit neural representations. From multi-view polarization images of an object, PANDORA jointly extracts the object's 3D geometry, separates the outgoing radiance into diffuse and specular and estimates the illumination incident on the object. We show that PANDORA outperforms state-of-the-art radiance decomposition techniques. PANDORA outputs clean surface reconstructions free from texture artefacts, models strong specularities accurately and estimates illumination under practical unstructured scenarios.
• Abstract（参考訳）: 物体の形状と外観を逆レンダリング(inverse rendering)としても知られる複数の画像から再構成することは、コンピュータグラフィックスと視覚における根本的な問題である。 逆レンダリングは、撮影された画像が未知の照明条件、素材特性、シーン形状の複雑な機能であるため、本質的に不適切である。 座標ベースニューラルネットワークとしてのシーン特性の最近の進歩は、印象的な幾何学的再構成と新規ビュー合成をもたらすニューラルネットワークの逆レンダリングを促進している。 我々の重要な洞察は、偏光は表面の正規度に強く依存するので、偏光は神経逆レンダリングに有用なキューであり、拡散とスペクトル反射率に異なることである。 商品化、オンチップ、偏光センサの登場により、偏光を捉えられるようになった。 そこで我々は,暗黙のニューラル表現に基づく偏光逆レンダリング手法であるPANDORAを提案する。 オブジェクトの多視点偏光画像から、PANDORAはオブジェクトの3次元幾何学を共同で抽出し、外部放射を拡散とスペクトルに分離し、オブジェクトの照明インシデントを推定する。 PANDORAは最先端の放射分解技術より優れていることを示す。 PANDORAは、テクスチャアーチファクトから解放されたクリーンな表面再構成を出力し、強い特異性を正確にモデル化し、実用的な非構造化シナリオの下で照明を推定する。

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