論文の概要: Voxurf: Voxel-based Efficient and Accurate Neural Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12697v4
• Date: Tue, 11 Apr 2023 17:56:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:08:11.110591
• Title: Voxurf: Voxel-based Efficient and Accurate Neural Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: voxurf:voxelベースの効率的かつ正確な神経表面再構成
• Authors: Tong Wu, Jiaqi Wang, Xingang Pan, Xudong Xu, Christian Theobalt, Ziwei Liu, Dahua Lin
• Abstract要約: 本稿では,ボクセルをベースとした表面再構成手法であるVoxurfを提案する。 ボクサーフは,(1)コヒーレントな粗い形状を達成し,細部を連続的に再現する2段階の訓練手順,2)色-幾何学的依存性を維持する2色ネットワーク,3)ボクセル間の情報伝達を促進する階層的幾何学的特徴などを通じて,上記の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.47810595396498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural surface reconstruction aims to reconstruct accurate 3D surfaces based on multi-view images. Previous methods based on neural volume rendering mostly train a fully implicit model with MLPs, which typically require hours of training for a single scene. Recent efforts explore the explicit volumetric representation to accelerate the optimization via memorizing significant information with learnable voxel grids. However, existing voxel-based methods often struggle in reconstructing fine-grained geometry, even when combined with an SDF-based volume rendering scheme. We reveal that this is because 1) the voxel grids tend to break the color-geometry dependency that facilitates fine-geometry learning, and 2) the under-constrained voxel grids lack spatial coherence and are vulnerable to local minima. In this work, we present Voxurf, a voxel-based surface reconstruction approach that is both efficient and accurate. Voxurf addresses the aforementioned issues via several key designs, including 1) a two-stage training procedure that attains a coherent coarse shape and recovers fine details successively, 2) a dual color network that maintains color-geometry dependency, and 3) a hierarchical geometry feature to encourage information propagation across voxels. Extensive experiments show that Voxurf achieves high efficiency and high quality at the same time. On the DTU benchmark, Voxurf achieves higher reconstruction quality with a 20x training speedup compared to previous fully implicit methods. Our code is available at https://github.com/wutong16/Voxurf.
• Abstract（参考訳）: 神経表面再構成は、多視点画像に基づく正確な3次元表面の再構築を目的としている。 ニューラルボリュームレンダリングに基づく従来の方法は、主に完全に暗黙のモデルをMDPでトレーニングするが、通常は1つのシーンで何時間もトレーニングする必要がある。 最近の取り組みは、学習可能なvoxelグリッドで重要な情報を記憶することで最適化を加速するために明示的なボリューム表現を探求している。 しかしながら、既存のボクセルベースの手法は、SDFベースのボリュームレンダリングスキームと組み合わせても、微細な幾何学の再構築に苦慮することが多い。 これが原因であることを明らかにする。 1)voxelグリッドは,細粒度学習を容易にする色-幾何依存性を破る傾向がある。 2) 拘束されていないボクセル格子は空間コヒーレンスを欠き, 局所ミニマに弱い。 本稿では,voxurfを用いて,効率と精度を兼ね備えた表面再構成手法を提案する。 voxurfは、上記の問題をいくつかの重要な設計で解決する。 1)コヒーレントな粗い形状に到達し,細部を順次回収する2段階の訓練手順 2)色幾何依存性を保ったデュアルカラーネットワーク,および 3)voxel間の情報伝達を促進する階層幾何学的特徴。 大規模な実験では、Voxurfは高い効率と高品質を同時に達成している。 DTUベンチマークでは、Voxurfは従来の完全に暗黙の手法に比べて20倍のトレーニングスピードアップで高い再構築品質を達成する。 私たちのコードはhttps://github.com/wutong16/voxurfで利用可能です。

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