論文の概要: CLONeR: Camera-Lidar Fusion for Occupancy Grid-aided Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01194v2
• Date: Tue, 6 Sep 2022 16:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 10:43:33.320534
• Title: CLONeR: Camera-Lidar Fusion for Occupancy Grid-aided Neural Representations
• Title（参考訳）: CLONeR:Occupancy Grid-Aided Neural Representationのためのカメラライダーフュージョン
• Authors: Alexandra Carlson, Manikandasriram Srinivasan Ramanagopal, Nathan Tseng, Matthew Johnson-Roberson, Ram Vasudevan, Katherine A. Skinner
• Abstract要約: 本稿では,スパース入力センサビューから観測される大規模な屋外運転シーンをモデル化することで,NeRFを大幅に改善するCLONeRを提案する。 これは、NeRFフレームワーク内の占有率と色学習を、それぞれLiDARとカメラデータを用いてトレーニングされた個別のMulti-Layer Perceptron(MLP)に分離することで実現される。 さらに,NeRFモデルと平行に3D Occupancy Grid Maps(OGM)を構築する手法を提案し,この占有グリッドを利用して距離空間のレンダリングのために線に沿った点のサンプリングを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.90883737693325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in neural radiance fields (NeRFs) achieve state-of-the-art novel view synthesis and facilitate dense estimation of scene properties. However, NeRFs often fail for large, unbounded scenes that are captured under very sparse views with the scene content concentrated far away from the camera, as is typical for field robotics applications. In particular, NeRF-style algorithms perform poorly: (1) when there are insufficient views with little pose diversity, (2) when scenes contain saturation and shadows, and (3) when finely sampling large unbounded scenes with fine structures becomes computationally intensive. This paper proposes CLONeR, which significantly improves upon NeRF by allowing it to model large outdoor driving scenes that are observed from sparse input sensor views. This is achieved by decoupling occupancy and color learning within the NeRF framework into separate Multi-Layer Perceptrons (MLPs) trained using LiDAR and camera data, respectively. In addition, this paper proposes a novel method to build differentiable 3D Occupancy Grid Maps (OGM) alongside the NeRF model, and leverage this occupancy grid for improved sampling of points along a ray for volumetric rendering in metric space. Through extensive quantitative and qualitative experiments on scenes from the KITTI dataset, this paper demonstrates that the proposed method outperforms state-of-the-art NeRF models on both novel view synthesis and dense depth prediction tasks when trained on sparse input data.
• Abstract（参考訳）: ニューラルラジアンス場(NeRF)の最近の進歩は、最先端の斬新なビュー合成を実現し、シーン特性の高密度な推定を容易にする。 しかし、NeRFは、フィールドロボティクスの応用に典型的なように、カメラから遠ざかるシーンコンテンツで、非常に狭い視野で撮影される、大きくて無界なシーンでは失敗することが多い。 特に、nerf方式のアルゴリズムは、(1)ポーズの多様性が乏しいビューが不足している場合、(2)シーンが飽和と影を含んでいる場合、(3)微細な構造を持つ大きなアンバウンドシーンを微細にサンプリングする場合には計算集約的になる。 本稿では,スパーク入力センサビューから観測される大規模な屋外走行シーンをモデル化することで,NeRFを大幅に改善するCLONeRを提案する。 これは、NeRFフレームワーク内の占有と色学習を、それぞれLiDARとカメラデータを用いてトレーニングされた個別のMulti-Layer Perceptron(MLP)に分離することで実現される。 さらに,NeRFモデルと平行に3D Occupancy Grid Maps (OGM) を構築するための新しい手法を提案し,この占有網を利用して距離空間におけるボリュームレンダリングのための線に沿った点のサンプリングを改善する。 提案手法は,KITTIデータセットから得られたシーンの定量的および定性的な実験を通じて,スパース入力データを用いたトレーニングにおいて,新しいビュー合成および深度予測タスクにおいて,最先端のNeRFモデルよりも優れた性能を示すことを示す。

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