論文の概要: Critical Regularizations for Neural Surface Reconstruction in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03087v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 08:11:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 14:57:08.590560
• Title: Critical Regularizations for Neural Surface Reconstruction in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における神経表面再構成のための臨界規則化
• Authors: Jingyang Zhang, Yao Yao, Shiwei Li, Tian Fang, David McKinnon, Yanghai Tsin, Long Quan
• Abstract要約: 本稿では,高品質でロバストな再構成結果を得るのに,適切な点クラウド監視と幾何正規化が十分であることを示すRegSDFを提案する。 RegSDFは、複雑なトポロジと非構造化カメラ軌道を持つオープンシーンであっても、細部で表面を再構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.460011241432092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural implicit functions have recently shown promising results on surface reconstructions from multiple views. However, current methods still suffer from excessive time complexity and poor robustness when reconstructing unbounded or complex scenes. In this paper, we present RegSDF, which shows that proper point cloud supervisions and geometry regularizations are sufficient to produce high-quality and robust reconstruction results. Specifically, RegSDF takes an additional oriented point cloud as input, and optimizes a signed distance field and a surface light field within a differentiable rendering framework. We also introduce the two critical regularizations for this optimization. The first one is the Hessian regularization that smoothly diffuses the signed distance values to the entire distance field given noisy and incomplete input. And the second one is the minimal surface regularization that compactly interpolates and extrapolates the missing geometry. Extensive experiments are conducted on DTU, BlendedMVS, and Tanks and Temples datasets. Compared with recent neural surface reconstruction approaches, RegSDF is able to reconstruct surfaces with fine details even for open scenes with complex topologies and unstructured camera trajectories.
• Abstract（参考訳）: ニューラル暗黙の関数は、最近、複数の視点からの表面再構成に有望な結果を示している。 しかし、現在の手法では、境界のないシーンや複雑なシーンを再構築する際の時間的複雑さや頑健さに苦しめられている。 本稿では,適切な点群雲の監督と幾何正規化が高品質でロバストな再構成結果を生み出すのに十分であることを示すresdfを提案する。 具体的には、RegSDFは追加の配向点クラウドを入力として、符号付き距離フィールドと微分可能なレンダリングフレームワーク内の表面光フィールドを最適化する。 この最適化には2つの重要な正規化も導入する。 1つ目はヘッセン正則化であり、符号付き距離値は雑音と不完全入力を与えられた距離場全体に滑らかに拡散する。 2つ目は、不足した幾何学をコンパクトに補間し外挿する最小表面正規化である。 DTU、BlendedMVS、タンクとテンプルのデータセットで大規模な実験が行われた。 最近の神経表面再構成法と比較して、regsdfは複雑なトポロジーと非構造化カメラ軌跡を持つオープンシーンでも、詳細な表面を再構築することができる。

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