論文の概要: OmniVoxel: A Fast and Precise Reconstruction Method of Omnidirectional Neural Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06335v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 15:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:30:07.530932
• Title: OmniVoxel: A Fast and Precise Reconstruction Method of Omnidirectional Neural Radiance Field
• Title（参考訳）: omnivoxel : 全方位神経放射場の高速かつ精密な再構成法
• Authors: Qiaoge Li, Itsuki Ueda, Chun Xie, Hidehiko Shishido, Itaru Kitahara
• Abstract要約: 入射場を有する暗黙的なニューラルシーン表現は、限られた空間領域内でシーンの3次元形状を連続的に再構成することができる。 このプロセスを大幅に高速化する手法を提案する(シーンあたり20$sim$40分)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.601190705000295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a method to reconstruct the neural radiance field with equirectangular omnidirectional images. Implicit neural scene representation with a radiance field can reconstruct the 3D shape of a scene continuously within a limited spatial area. However, training a fully implicit representation on commercial PC hardware requires a lot of time and computing resources (15 $\sim$ 20 hours per scene). Therefore, we propose a method to accelerate this process significantly (20 $\sim$ 40 minutes per scene). Instead of using a fully implicit representation of rays for radiance field reconstruction, we adopt feature voxels that contain density and color features in tensors. Considering omnidirectional equirectangular input and the camera layout, we use spherical voxelization for representation instead of cubic representation. Our voxelization method could balance the reconstruction quality of the inner scene and outer scene. In addition, we adopt the axis-aligned positional encoding method on the color features to increase the total image quality. Our method achieves satisfying empirical performance on synthetic datasets with random camera poses. Moreover, we test our method with real scenes which contain complex geometries and also achieve state-of-the-art performance. Our code and complete dataset will be released at the same time as the paper publication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,等角全方位画像を用いた神経放射野の再構成法を提案する。 入射場を有する暗黙的なニューラルシーン表現は、限られた空間領域内でシーンの3次元形状を継続的に再構築することができる。 しかし、商用PCハードウェア上で完全に暗黙的な表現をトレーニングするには、多くの時間と計算資源が必要である(シーン当たり15$\sim$20時間)。 そこで本研究では,この過程を著しく加速する手法を提案する(シーンあたり20ドル=40分)。 放射場再構成のために完全に暗黙的な光線表現を使用する代わりに、テンソルに密度と色の特徴を含む特徴ボクセルを採用する。 全方向等角入力とカメラレイアウトを考えると、球面ボクセル化を立方体表現の代わりに用いる。 当社のボキセル化法は,内部シーンと外部シーンの再現品質のバランスをとることができた。 さらに,カラー特徴量に軸方向の位置符号化法を適用し,画像の画質を向上する。 本手法は,ランダムなカメラポーズを用いた合成データセットにおける経験的性能を満足する。 さらに,複雑なジオメトリを含む実際のシーンでテストを行い,最先端のパフォーマンスを実現する。 私たちのコードと完全なデータセットは、論文公開と同時にリリースされます。

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