論文の概要: INGeo: Accelerating Instant Neural Scene Reconstruction with Noisy Geometry Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01959v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 00:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:26:16.834551
• Title: INGeo: Accelerating Instant Neural Scene Reconstruction with Noisy Geometry Priors
• Title（参考訳）: INGeo:ノイズ幾何学の先行したインスタントニューラルネットワークシーン再構築
• Authors: Chaojian Li, Bichen Wu, Albert Pumarola, Peizhao Zhang, Yingyan Lin, and Peter Vajda
• Abstract要約: 携帯電話やAR/VRヘッドセットなどのエッジデバイス上での即時再構築を実現することを目的とした,3Dシーンやオブジェクトの再構築を高速化する手法を提案する。 我々は,高度に最適化されたInstant-NGP上でのトレーニング速度を高速化するために,不完全形状のノイズを緩和する戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45657739169377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method that accelerates reconstruction of 3D scenes and objects, aiming to enable instant reconstruction on edge devices such as mobile phones and AR/VR headsets. While recent works have accelerated scene reconstruction training to minute/second-level on high-end GPUs, there is still a large gap to the goal of instant training on edge devices which is yet highly desired in many emerging applications such as immersive AR/VR. To this end, this work aims to further accelerate training by leveraging geometry priors of the target scene. Our method proposes strategies to alleviate the noise of the imperfect geometry priors to accelerate the training speed on top of the highly optimized Instant-NGP. On the NeRF Synthetic dataset, our work uses half of the training iterations to reach an average test PSNR of >30.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,携帯電話やAR/VRヘッドセットなどのエッジデバイスにおいて,3Dシーンやオブジェクトの再構築を高速化する手法を提案する。 最近の研究は、シーン再構築のトレーニングをハイエンドGPUで分/秒レベルに加速しているが、没入型AR/VRのような新興アプリケーションでは依然として非常に望まれているエッジデバイスでの即時トレーニングという目標には大きなギャップがある。 この目的のために,本研究は,対象シーンの幾何学的先行を生かして,トレーニングをさらに加速することを目的としている。 提案手法は,高度に最適化されたInstant-NGP上でのトレーニング速度を向上するために,不完全形状のノイズを緩和する戦略を提案する。 NeRF Syntheticデータセットでは、トレーニングの繰り返しの半分を使用して、平均的なPSNR > 30 に達する。

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