論文の概要: Neural Radiance Fields for Manhattan Scenes with Unknown Manhattan Frame

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01331v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 17:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 17:08:39.703315
• Title: Neural Radiance Fields for Manhattan Scenes with Unknown Manhattan Frame
• Title（参考訳）: 未知のマンハッタンフレームを持つマンハッタンシーンのニューラルラジアンス場
• Authors: Nikola Popovic, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
• Abstract要約: 暗黙のニューラルネットワーク表現を用いたビュー合成と3次元モデリングは、マルチビューカメラに非常に効果的である。 追加の監視を利用する既存の方法の多くは、高密度のピクセルワイドラベルや、ローカライズされたシーン先行を必要とする。 本研究では,マンハッタンのシーンの幾何学的先行性を活用し,暗黙的ニューラルラディアンス場表現を改善することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.27651811886197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Novel view synthesis and 3D modeling using implicit neural field representation are shown to be very effective for calibrated multi-view cameras. Such representations are known to benefit from additional geometric and semantic supervision. Most existing methods that exploit additional supervision require dense pixel-wise labels or localized scene priors. These methods cannot benefit from high-level vague scene priors provided in terms of scenes' descriptions. In this work, we aim to leverage the geometric prior of Manhattan scenes to improve the implicit neural radiance field representations. More precisely, we assume that only the knowledge of the scene (under investigation) being Manhattan is known - with no additional information whatsoever - with an unknown Manhattan coordinate frame. Such high-level prior is then used to self-supervise the surface normals derived explicitly in the implicit neural fields. Our modeling allows us to group the derived normals, followed by exploiting their orthogonality constraints for self-supervision. Our exhaustive experiments on datasets of diverse indoor scenes demonstrate the significant benefit of the proposed method over the established baselines.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的ニューラルフィールド表現を用いた新しいビュー合成と3次元モデリングは、マルチビューカメラの校正に非常に有効であることが示されている。 このような表現は、追加の幾何学的および意味的監督の恩恵を受けることが知られている。 追加の監視を利用する既存の方法の多くは、高密度のピクセルワイドラベルや、ローカライズされたシーン先行を必要とする。 これらの手法は、シーンの説明の観点で提供される高レベルな曖昧なシーン優先の恩恵を受けることができない。 本研究では,マンハッタンのシーンの幾何学的前兆を利用して,暗黙の神経放射場表現を改善することを目的とする。 より正確には、マンハッタンであるシーンの知識(調査中)だけが、マンハッタンの座標系が不明な、追加情報なしで知られていると仮定する。 このようなハイレベルな事前処理は、暗黙の神経野で明示的に導かれる表面正規化を自己監督するために用いられる。 我々のモデリングにより、派生正規化をグループ化し、その直交性制約を自己スーパービジョンに活用することができる。 様々な屋内シーンのデータセットを徹底的に実験した結果,提案手法が確立したベースラインよりも有益であることが示された。

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