論文の概要: Robust Dynamic Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02239v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 18:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:17:54.008492
• Title: Robust Dynamic Radiance Fields
• Title（参考訳）: ロバストな動的放射場
• Authors: Yu-Lun Liu, Chen Gao, Andreas Meuleman, Hung-Yu Tseng, Ayush Saraf, Changil Kim, Yung-Yu Chuang, Johannes Kopf, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 動的放射場再構成法は動的シーンの時間変化構造と外観をモデル化することを目的としている。 しかし、既存の手法では、正確なカメラポーズをStructure from Motion (SfM)アルゴリズムによって確実に推定できると仮定している。 カメラパラメータとともに静的および動的放射場を共同で推定することにより、このロバスト性問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.43526586134163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic radiance field reconstruction methods aim to model the time-varying structure and appearance of a dynamic scene. Existing methods, however, assume that accurate camera poses can be reliably estimated by Structure from Motion (SfM) algorithms. These methods, thus, are unreliable as SfM algorithms often fail or produce erroneous poses on challenging videos with highly dynamic objects, poorly textured surfaces, and rotating camera motion. We address this robustness issue by jointly estimating the static and dynamic radiance fields along with the camera parameters (poses and focal length). We demonstrate the robustness of our approach via extensive quantitative and qualitative experiments. Our results show favorable performance over the state-of-the-art dynamic view synthesis methods.
• Abstract（参考訳）: 動的放射場再構成法は動的シーンの時間変化構造と外観をモデル化することを目的としている。 しかし、既存の手法では、正確なカメラポーズをStructure from Motion (SfM)アルゴリズムによって確実に推定できると仮定している。 したがって、これらの手法は、しばしばSfMアルゴリズムが、高ダイナミックなオブジェクト、粗いテクスチャ面、回転するカメラモーションを持つ挑戦的なビデオに失敗または誤ポーズを生じさせるため、信頼性が低い。 カメラパラメータ(位置と焦点距離)とともに静的および動的放射場を共同で推定することにより、このロバスト性に対処する。 我々は、広範囲な定量的および定性的実験を通して、我々のアプローチの堅牢性を示す。 その結果,現状の動的ビュー合成法よりも優れた性能を示した。

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