論文の概要: GeCoNeRF: Few-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10941v2
• Date: Mon, 20 Mar 2023 14:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 00:32:59.749289
• Title: GeCoNeRF: Few-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency
• Title（参考訳）: GeCoNeRF:Geometric Consistencyによる数発のニューラルラジアンスフィールド
• Authors: Minseop Kwak, Jiuhn Song, Seungryong Kim
• Abstract要約: 我々は、幾何認識整合性正規化を伴う数ショット設定でニューラルラジアンス場(NeRF)を正則化する新しいフレームワークを提案する。 本研究では,最新の数発のNeRFモデルと比較して,競争力のある結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.22435282922934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a novel framework to regularize Neural Radiance Field (NeRF) in a few-shot setting with a geometry-aware consistency regularization. The proposed approach leverages a rendered depth map at unobserved viewpoint to warp sparse input images to the unobserved viewpoint and impose them as pseudo ground truths to facilitate learning of NeRF. By encouraging such geometry-aware consistency at a feature-level instead of using pixel-level reconstruction loss, we regularize the NeRF at semantic and structural levels while allowing for modeling view dependent radiance to account for color variations across viewpoints. We also propose an effective method to filter out erroneous warped solutions, along with training strategies to stabilize training during optimization. We show that our model achieves competitive results compared to state-of-the-art few-shot NeRF models. Project page is available at https://ku-cvlab.github.io/GeCoNeRF/.
• Abstract（参考訳）: 我々は、幾何認識整合性正規化を伴う数ショット設定でニューラルラジアンス場(NeRF)を正則化する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は、未観測視点での深度マップを利用して、未観測視点にスパース入力画像をワープし、それらを擬似基底真理として与えて、NeRFの学習を容易にする。 画素レベルの再構成損失を使わずに機能レベルでの幾何的整合性を奨励することにより、NeRFを意味的および構造レベルで規則化し、ビュー依存放射率をモデル化し、視点間の色変化を考慮できる。 また,最適化中のトレーニングを安定させるトレーニング戦略とともに,誤った解をフィルタする効果的な手法を提案する。 本モデルは,最先端のnrfモデルと比較して,競争力のある結果が得られることを示す。 プロジェクトページはhttps://ku-cvlab.github.io/geconerf/。

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