論文の概要: RobustNeRF: Ignoring Distractors with Robust Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00833v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 19:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 01:26:28.713023
• Title: RobustNeRF: Ignoring Distractors with Robust Losses
• Title（参考訳）: RobustNeRF:ロバスト損失によるディトラクタの無視
• Authors: Sara Sabour, Suhani Vora, Daniel Duckworth, Ivan Krasin, David J. Fleet, Andrea Tagliasacchi,
• Abstract要約: 我々は、最適化問題の解として、NeRFトレーニングのためのロバストな推定形式を提唱し、トレーニングデータのイントラクタをモデリングする。 本手法は, シーンから外れ値を取り除き, ベースライン, 合成シーン, 現実シーンを改良する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.2329459013342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural radiance fields (NeRF) excel at synthesizing new views given multi-view, calibrated images of a static scene. When scenes include distractors, which are not persistent during image capture (moving objects, lighting variations, shadows), artifacts appear as view-dependent effects or 'floaters'. To cope with distractors, we advocate a form of robust estimation for NeRF training, modeling distractors in training data as outliers of an optimization problem. Our method successfully removes outliers from a scene and improves upon our baselines, on synthetic and real-world scenes. Our technique is simple to incorporate in modern NeRF frameworks, with few hyper-parameters. It does not assume a priori knowledge of the types of distractors, and is instead focused on the optimization problem rather than pre-processing or modeling transient objects. More results on our page https://robustnerf.github.io.
• Abstract（参考訳）: 静的シーンのマルチビュー・キャリブレーション画像が与えられたニューラルレイディアンス場(NeRF)は、新しいビューの合成に優れる。 イメージキャプチャー(移動物体、照明のバリエーション、影)の間に永続的でない邪魔物を含む場合、人工物はビュー依存効果または「フローター」として現れる。 注意散らしに対処するため,我々はNeRFトレーニングのための頑健な推定形式を提案し,最適化問題の外れ値としてトレーニングデータ中の注意散らしをモデル化する。 本手法は, シーンから外れ値を取り除き, ベースライン, 合成シーン, 現実シーンを改良する。 我々の手法は、ハイパーパラメータが少ない現代のNeRFフレームワークに組み込むのが簡単である。 イントラクタの種類に関する事前知識を前提とせず、代わりに過渡オブジェクトの事前処理やモデリングよりも最適化の問題に重点を置いている。 私たちのページ https://robustnerf.github.io.com でさらなる結果が得られます。

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