論文の概要: MELON: NeRF with Unposed Images Using Equivalence Class Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08096v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 17:33:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 13:59:20.578815
• Title: MELON: NeRF with Unposed Images Using Equivalence Class Estimation
• Title（参考訳）: MELON:等値クラス推定を用いた画像未知のNeRF
• Authors: Axel Levy, Mark Matthews, Matan Sela, Gordon Wetzstein, Dmitry Lagun
• Abstract要約: ニューラルネットワークは、非提示画像から最先端の精度でニューラルラジアンス場を再構築でき、対向的アプローチの10倍のビューを必要とすることを示す。 ニューラルネットを用いてポーズ推定を正則化することにより,提案手法は非ポーズ画像から最先端の精度でニューラルレイディアンス場を再構築し,敵のアプローチの10倍のビューを要求できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.093700416540436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural radiance fields enable novel-view synthesis and scene reconstruction with photorealistic quality from a few images, but require known and accurate camera poses. Conventional pose estimation algorithms fail on smooth or self-similar scenes, while methods performing inverse rendering from unposed views require a rough initialization of the camera orientations. The main difficulty of pose estimation lies in real-life objects being almost invariant under certain transformations, making the photometric distance between rendered views non-convex with respect to the camera parameters. Using an equivalence relation that matches the distribution of local minima in camera space, we reduce this space to its quotient set, in which pose estimation becomes a more convex problem. Using a neural-network to regularize pose estimation, we demonstrate that our method - MELON - can reconstruct a neural radiance field from unposed images with state-of-the-art accuracy while requiring ten times fewer views than adversarial approaches.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラディアンス・フィールドは、いくつかの画像から写実的な画質で新規なビュー合成とシーン再構築を可能にするが、既知の正確なカメラポーズを必要とする。 従来のポーズ推定アルゴリズムは、滑らかまたは自己類似のシーンでは失敗するが、不適切なビューから逆レンダリングを行うには、カメラの向きを粗い初期化する必要がある。 ポーズ推定の主な難しさは、ある変換の下ではほとんど不変であり、カメラパラメータに関してレンダリングされたビュー間の光度距離を非凸にすることである。 カメラ空間における局所最小値の分布に一致する同値関係を用いて、この空間を商集合に還元し、ポーズ推定がより凸問題となる。 ニューラルネットワークを用いてポーズ推定を正則化することにより,提案手法であるmelonが,最先端の精度で画像からニューラルネットワークの放射場を再構築し,逆のアプローチに比べて10倍のビューを要できることを実証した。

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