論文の概要: DroNeRF: Real-time Multi-agent Drone Pose Optimization for Computing Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04322v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 01:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 15:27:55.834883
• Title: DroNeRF: Real-time Multi-agent Drone Pose Optimization for Computing Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: dronerf: ニューラルネットワークの放射能場計算のためのリアルタイムマルチエージェントドローンポーズ最適化
• Authors: Dipam Patel and Phu Pham and Aniket Bera
• Abstract要約: 物体周囲の単眼カメラドローンの自律位置決めのための新しい最適化アルゴリズムDroNeRFを提案する。 NeRFは、入力画像の集合からオブジェクトやシーンの新しいビューを生成するために使われる新しいビュー合成技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.582873794287632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel optimization algorithm called DroNeRF for the autonomous positioning of monocular camera drones around an object for real-time 3D reconstruction using only a few images. Neural Radiance Fields or NeRF, is a novel view synthesis technique used to generate new views of an object or scene from a set of input images. Using drones in conjunction with NeRF provides a unique and dynamic way to generate novel views of a scene, especially with limited scene capabilities of restricted movements. Our approach focuses on calculating optimized pose for individual drones while solely depending on the object geometry without using any external localization system. The unique camera positioning during the data-capturing phase significantly impacts the quality of the 3D model. To evaluate the quality of our generated novel views, we compute different perceptual metrics like the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index Measure(SSIM). Our work demonstrates the benefit of using an optimal placement of various drones with limited mobility to generate perceptually better results.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,物体まわりの単眼カメラドローンの自律位置決めのためのdronerfと呼ばれる新しい最適化アルゴリズムを提案する。 Neural Radiance Fields(NeRF)は、入力画像の集合からオブジェクトやシーンの新しいビューを生成するために使用される新しいビュー合成技術である。 ドローンをNeRFと組み合わせることで、シーンの新しいビューを生成するユニークなダイナミックな方法、特に制限された動きの限られたシーン能力を提供する。 提案手法は,物体形状にのみ依存しながら,個別のドローンに対する最適姿勢の算出に焦点をあてる。 データ収集フェーズにおけるユニークなカメラ位置決めは、3dモデルの品質に大きく影響する。 生成した新しいビューの品質を評価するために,ピーク信号対雑音比 (PSNR) や構造類似度指数測定 (SSIM) などの異なる知覚指標を計算した。 われわれの研究は、機動性に制限のある様々なドローンを最適に配置することで、知覚的により良い結果を生み出す利点を実証している。

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