論文の概要: Parallel Inversion of Neural Radiance Fields for Robust Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10108v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 19:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 15:23:06.334944
• Title: Parallel Inversion of Neural Radiance Fields for Robust Pose Estimation
• Title（参考訳）: ロバストポーズ推定のためのニューラルラジアンス場の並列インバージョン
• Authors: Yunzhi Lin, Thomas M\"uller, Jonathan Tremblay, Bowen Wen, Stephen Tyree, Alex Evans, Patricio A. Vela, Stan Birchfield
• Abstract要約: 6-DoFターゲットのポーズを推定するための高速ニューラルネットワーク場(NeRF)に基づく並列最適化手法を提案する。 高速NeRFモデルから描画された画素と観測画像中の画素との残差を最小化することにより、カメラの変換と回転を予測できる。 実験により,本手法は,合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において,一般化とロバスト性を向上できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.987638406423123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a parallelized optimization method based on fast Neural Radiance Fields (NeRF) for estimating 6-DoF target poses. Given a single observed RGB image of the target, we can predict the translation and rotation of the camera by minimizing the residual between pixels rendered from a fast NeRF model and pixels in the observed image. We integrate a momentum-based camera extrinsic optimization procedure into Instant Neural Graphics Primitives, a recent exceptionally fast NeRF implementation. By introducing parallel Monte Carlo sampling into the pose estimation task, our method overcomes local minima and improves efficiency in a more extensive search space. We also show the importance of adopting a more robust pixel-based loss function to reduce error. Experiments demonstrate that our method can achieve improved generalization and robustness on both synthetic and real-world benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 6-DoFターゲットポーズを推定するための高速ニューラルネットワーク場(NeRF)に基づく並列最適化手法を提案する。 観測対象の1枚のRGB画像から、高速NeRFモデルから描画された画素と観測画像中の画素との残差を最小化することにより、カメラの変換と回転を予測できる。 Instant Neural Graphics Primitivesには,運動量に基づくカメラの外部最適化手法が組み込まれている。 ポーズ推定タスクに並列モンテカルロサンプリングを導入することで,局所的ミニマを克服し,より広範囲な探索空間における効率を向上させる。 また,よりロバストな画素ベース損失関数を採用し,誤差を低減することの重要性を示す。 実験により,本手法は,合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において,一般化と堅牢性を向上できることを示した。

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