Fugu-MT 論文翻訳(概要): NeurAR: Neural Uncertainty for Autonomous 3D Reconstruction

論文の概要: NeurAR: Neural Uncertainty for Autonomous 3D Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10985v1
Date: Fri, 22 Jul 2022 10:05:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-25 13:07:52.294024
Title: NeurAR: Neural Uncertainty for Autonomous 3D Reconstruction
Title（参考訳）: ニューラル:自律的3次元再構成のための神経不確かさ
Authors: Yunlong Ran, Jing Zeng, Shibo He, Lincheng Li, Yingfeng Chen, Gimhee Lee, Jiming Chen, Qi Ye
Abstract要約: 暗黙の神経表現はオフラインの3D再構成において魅力的な結果を示しており、オンラインSLAMシステムの可能性も最近示している。本論文は,1)新しい表現に基づく視点計画の質を評価するための基準を求めること,2)手作りではなく,異なる場面に一般化可能なデータから基準を学習すること,の2つの課題に対処する。本手法は, TSDFを用いた変形モデルやビュープランニングなしでの再構成モデルと比較した場合, レンダリングされた画像品質と再構成された3次元モデルの幾何学的品質について, 様々な指標について有意な改善を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 64.36535692191343
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Implicit neural representations have shown compelling results in offline 3D reconstruction and also recently demonstrated the potential for online SLAM systems. However, applying them to autonomous 3D reconstruction, where robots are required to explore a scene and plan a view path for the reconstruction, has not been studied. In this paper, we explore for the first time the possibility of using implicit neural representations for autonomous 3D scene reconstruction by addressing two key challenges: 1) seeking a criterion to measure the quality of the candidate viewpoints for the view planning based on the new representations, and 2) learning the criterion from data that can generalize to different scenes instead of hand-crafting one. For the first challenge, a proxy of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) is proposed to quantify a viewpoint quality. The proxy is acquired by treating the color of a spatial point in a scene as a random variable under a Gaussian distribution rather than a deterministic one; the variance of the distribution quantifies the uncertainty of the reconstruction and composes the proxy. For the second challenge, the proxy is optimized jointly with the parameters of an implicit neural network for the scene. With the proposed view quality criterion, we can then apply the new representations to autonomous 3D reconstruction. Our method demonstrates significant improvements on various metrics for the rendered image quality and the geometry quality of the reconstructed 3D models when compared with variants using TSDF or reconstruction without view planning.
Abstract（参考訳）: 暗黙の神経表現はオフラインの3D再構成において魅力的な結果を示し、オンラインSLAMシステムの可能性も最近示した。しかし, ロボットが現場を探索し, 展望経路を計画する必要がある自律的3次元再構築に適用することは研究されていない。本稿では,2つの課題に対処して,自律的3次元シーン再構成のための暗黙的ニューラルネットワーク表現の利用の可能性について初めて検討する。 1)新しい表現に基づく視点計画の候補視点の質を評価する基準を求めること 2)手作りではなく,様々な場面に一般化できるデータから基準を学習する。最初の課題として、視点品質を定量化するために、ピーク信号対雑音比(PSNR)のプロキシを提案する。シーン内の空間点の色を決定論的ではなくガウス分布下の確率変数として扱い、その分布の分散が再構成の不確かさを定量化し、プロキシを構成することにより、プロキシを取得する。第2の課題として、プロキシはシーンの暗黙のニューラルネットワークのパラメータと共同で最適化される。提案するビュー品質基準により,新たな表現を自律的3次元再構成に適用することができる。本手法は,レンダリングされた画像品質および再構成した3次元モデルの形状品質について,tsdfや表示計画を用いない再構成法と比較して,様々な指標において有意な改善を示す。

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