論文の概要: Behind the Scenes: Density Fields for Single View Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07668v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 17:24:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:16:14.755832
• Title: Behind the Scenes: Density Fields for Single View Reconstruction
• Title（参考訳）: 舞台裏:単一視点再構成のための密度場
• Authors: Felix Wimbauer, Nan Yang, Christian Rupprecht, Daniel Cremers
• Abstract要約: 本稿では,1つの画像から暗黙の密度場を予測するニューラルネットワークを提案する。 我々のネットワークは、ビデオデータのみから自己監督によって訓練することができる。 提案手法は,入力画像に隠された領域に対して有意な幾何を予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.40484647325238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring a meaningful geometric scene representation from a single image is a fundamental problem in computer vision. Approaches based on traditional depth map prediction can only reason about areas that are visible in the image. Currently, neural radiance fields (NeRFs) can capture true 3D including color but are too complex to be generated from a single image. As an alternative, we introduce a neural network that predicts an implicit density field from a single image. It maps every location in the frustum of the image to volumetric density. Our network can be trained through self-supervision from only video data. By not storing color in the implicit volume, but directly sampling color from the available views during training, our scene representation becomes significantly less complex compared to NeRFs, and we can train neural networks to predict it. Thus, we can apply volume rendering to perform both depth prediction and novel view synthesis. In our experiments, we show that our method is able to predict meaningful geometry for regions that are occluded in the input image. Additionally, we demonstrate the potential of our approach on three datasets for depth prediction and novel-view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 単一の画像から有意義な幾何学的シーン表現を推測することは、コンピュータビジョンにおける根本的な問題である。 従来の深度マップ予測に基づくアプローチは、画像で見える領域のみを推論できる。 現在、neural radiance field(nerfs)はカラーを含む真の3dをキャプチャできるが、単一の画像から生成するには複雑すぎる。 その代替として,単一の画像から暗黙の密度場を予測するニューラルネットワークを提案する。 画像のフラストラム内のすべての位置を体積密度にマッピングする。 我々のネットワークはビデオデータのみから自己監督によって訓練することができる。 暗黙のボリュームに色を保存せず、トレーニング中に利用可能なビューから直接色をサンプリングすることで、私たちのシーン表現はNeRFに比べてかなり複雑になり、ニューラルネットワークをトレーニングして予測することができます。 したがって、深度予測と新しいビュー合成の両方を行うためにボリュームレンダリングを適用することができる。 本実験では,入力画像にオクルードされた領域に対して有意な形状を予測できることを示す。 さらに,深度予測と新しい視点合成のための3つのデータセットに対するアプローチの可能性を示す。

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