論文の概要: DDNeRF: Depth Distribution Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16626v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 19:21:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 16:14:26.782757
• Title: DDNeRF: Depth Distribution Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: DDNeRF:深さ分布ニューラルラジアンス場
• Authors: David Dadon, Ohad Fried, Yacov Hel-Or
• Abstract要約: DDNeRF(Deep Distribution Neural Radiance Field)は、トレーニング中の放射線のサンプリング効率を大幅に向上させる新しい手法である。 粗いモデルを用いて、入力体積の透過性の内部分布を予測し、体積の総密度を推定する。 このより詳細な分布は、ファインモデルのサンプリング手順を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.283891012446647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, the field of implicit neural representation has progressed significantly. Models such as neural radiance fields (NeRF), which uses relatively small neural networks, can represent high-quality scenes and achieve state-of-the-art results for novel view synthesis. Training these types of networks, however, is still computationally very expensive. We present depth distribution neural radiance field (DDNeRF), a new method that significantly increases sampling efficiency along rays during training while achieving superior results for a given sampling budget. DDNeRF achieves this by learning a more accurate representation of the density distribution along rays. More specifically, we train a coarse model to predict the internal distribution of the transparency of an input volume in addition to the volume's total density. This finer distribution then guides the sampling procedure of the fine model. This method allows us to use fewer samples during training while reducing computational resources.
• Abstract（参考訳）: 近年では、暗黙的な神経表現の分野が著しく進歩している。 比較的小さなニューラルネットワークを使用するneural radiance fields(nerf)のようなモデルは、高品質なシーンを表現でき、新しいビュー合成のために最先端の結果を得ることができる。 しかし、これらのタイプのネットワークのトレーニングはまだ計算コストが非常に高い。 本研究は, トレーニング中の放射線のサンプリング効率を大幅に向上させるとともに, 所定のサンプリング予算に対して優れた結果を得る新しい手法であるDDNeRFを提案する。 DDNeRFは、光線に沿った密度分布をより正確に表現することでこれを達成している。 より具体的には、体積の総密度に加えて入力体積の透明度の内部分布を予測するために粗いモデルを訓練する。 このより詳細な分布は、ファインモデルのサンプリング手順を導く。 この方法では,計算資源を減らしながら,トレーニング中に少ないサンプルを使用できる。

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