論文の概要: VolRecon: Volume Rendering of Signed Ray Distance Functions for Generalizable Multi-View Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08067v2
• Date: Mon, 3 Apr 2023 06:54:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 23:31:12.415911
• Title: VolRecon: Volume Rendering of Signed Ray Distance Functions for Generalizable Multi-View Reconstruction
• Title（参考訳）: VolRecon: 一般化可能な多視点再構成のための符号付き距離関数のボリュームレンダリング
• Authors: Yufan Ren, Fangjinhua Wang, Tong Zhang, Marc Pollefeys and Sabine S\"usstrunk
• Abstract要約: VolRecon は Signed Ray Distance Function (SRDF) を用いた新しい一般化可能な暗黙的再構成法である DTUデータセットでは、VolReconはスパースビュー再構築においてSparseNeuSを約30%上回り、フルビュー再構築においてMVSNetと同等の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.09702079593372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of the Neural Radiance Fields (NeRF) in novel view synthesis has inspired researchers to propose neural implicit scene reconstruction. However, most existing neural implicit reconstruction methods optimize per-scene parameters and therefore lack generalizability to new scenes. We introduce VolRecon, a novel generalizable implicit reconstruction method with Signed Ray Distance Function (SRDF). To reconstruct the scene with fine details and little noise, VolRecon combines projection features aggregated from multi-view features, and volume features interpolated from a coarse global feature volume. Using a ray transformer, we compute SRDF values of sampled points on a ray and then render color and depth. On DTU dataset, VolRecon outperforms SparseNeuS by about 30% in sparse view reconstruction and achieves comparable accuracy as MVSNet in full view reconstruction. Furthermore, our approach exhibits good generalization performance on the large-scale ETH3D benchmark.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)が新しいビュー合成で成功し、研究者はニューラル・暗黙のシーン再構成を提案するようになった。 しかし、既存のほとんどの暗黙的再構成手法はシーンごとのパラメータを最適化し、新しいシーンへの一般化性に欠ける。 本稿では,SRDF(Signed Ray Distance Function)を用いた新しい一般化可能な暗黙的再構成手法であるVolReconを紹介する。 細かいディテールとノイズが少ないシーンを再構築するために、volreconはマルチビュー特徴から集約された投影特徴と、粗いグローバル特徴量から補間されたボリューム特徴を組み合わせる。 放射光変換器を用いて試料点のSRDF値を算出し,色と深さを描画する。 DTUデータセットでは、VolReconはスパースビュー再構築においてSparseNeuSを約30%上回り、フルビュー再構築においてMVSNetと同等の精度を達成する。 さらに,提案手法は大規模ETH3Dベンチマークにおいて優れた一般化性能を示す。

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