論文の概要: Neural Poisson: Indicator Functions for Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14249v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 17:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:20:22.851323
• Title: Neural Poisson: Indicator Functions for Neural Fields
• Title（参考訳）: neural poisson:ニューラルネットワークのインジケータ機能
• Authors: Angela Dai and Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 3次元形状の符号付き距離場表現(SDF)は顕著な進展を示した。 本稿では,3次元シーンのニューラルフィールド表現のための新しいパラダイムを提案する。 提案手法は, 合成3次元シーンデータと実写3次元シーンデータの両方に対して, 最先端の再構築性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.41908065938424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit neural field generating signed distance field representations (SDFs) of 3D shapes have shown remarkable progress in 3D shape reconstruction and generation. We introduce a new paradigm for neural field representations of 3D scenes; rather than characterizing surfaces as SDFs, we propose a Poisson-inspired characterization for surfaces as indicator functions optimized by neural fields. Crucially, for reconstruction of real scan data, the indicator function representation enables simple and effective constraints based on common range sensing inputs, which indicate empty space based on line of sight. Such empty space information is intrinsic to the scanning process, and incorporating this knowledge enables more accurate surface reconstruction. We show that our approach demonstrates state-of-the-art reconstruction performance on both synthetic and real scanned 3D scene data, with 9.5% improvement in Chamfer distance over state of the art.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状の符号付き距離場表現(SDF)は、3次元形状の再構成と生成において顕著な進歩を示した。 本稿では,3次元シーンのニューラルフィールド表現のための新しいパラダイムを提案する。表面をsdfとして特徴づけるのではなく,ポアソンに触発された表面を,ニューラルネットワークに最適化されたインジケータ関数として特徴づける。 重要となるのは,実スキャンデータの再構成において,インジケータ関数表現は,視線に基づく空空間を示す共通範囲センシング入力に基づいて,単純かつ効果的な制約を可能にすることである。 このような空の空間情報は走査過程に固有のものであり、この知識を組み込むことでより正確な表面再構成が可能になる。 提案手法は, 合成3次元シーンデータと実写3次元シーンデータの両方に対して, スタンファー距離を9.5%改善し, 最先端の再現性能を示すものである。

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