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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Uncertainty-Aware Diffusion Guided Refinement of 3D Scenes [34.19578921335553]
  1枚の画像から3Dシーンを再構築することは、問題の本質が過小評価されているため、基本的に不適切な作業である。 本研究では,既存の画像から3D画像へのフィードフォワードネットワークにおいて,これらの制約に対処する。 入力画像の視界を超えた情報不足による性能低下を軽減するため、事前学習された潜伏映像拡散モデルを用いて、強い生成前を活用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T23:14:27Z)
• No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images [100.80376573969045]
  NoPoSplatは、多視点画像から3Dガウスアンによってパラメータ化された3Dシーンを再構成できるフィードフォワードモデルである。 提案手法は,推定時にリアルタイムな3次元ガウス再構成を実現する。 この研究は、ポーズフリーの一般化可能な3次元再構成において大きな進歩をもたらし、実世界のシナリオに適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:58:22Z)
• Cameras as Rays: Pose Estimation via Ray Diffusion [54.098613859015856]
  カメラのポーズを推定することは3D再構成の基本的な課題であり、まばらにサンプリングされたビューを考えると依然として困難である。 本稿では,カメラを光束として扱うカメラポーズの分散表現を提案する。 提案手法は回帰法と拡散法の両方で,CO3Dのカメラポーズ推定における最先端性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T18:59:56Z)
• iComMa: Inverting 3D Gaussian Splatting for Camera Pose Estimation via Comparing and Matching [14.737266480464156]
  コンピュータビジョンにおける6次元カメラのポーズ推定問題に対処するため,iComMaという手法を提案する。 3次元ガウススプラッティング(3DGS)の反転による高精度カメラポーズ推定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:31:33Z)
• Learning Robust Multi-Scale Representation for Neural Radiance Fields from Unposed Images [65.41966114373373]
  コンピュータビジョンにおけるニューラルイメージベースのレンダリング問題に対する改善された解決策を提案する。 提案手法は,テスト時に新たな視点からシーンのリアルなイメージを合成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T08:18:23Z)
• BID-NeRF: RGB-D image pose estimation with inverted Neural Radiance Fields [0.0]
  Inverted Neural Radiance Fields (iNeRF) アルゴリズムの改良を目標とし、画像ポーズ推定問題をNeRFに基づく反復線形最適化として定義する。 NeRFは、現実世界のシーンやオブジェクトのフォトリアリスティックな新しいビューを合成できる新しい空間表現モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T14:27:06Z)
• Pose-Free Neural Radiance Fields via Implicit Pose Regularization [117.648238941948]
  IR-NeRFは、暗黙的なポーズ規則化を導入し、ポーズ推定器を非ポーズの実像で精査する革新的なポーズフリー神経放射場である。 特定のシーンの2D画像の収集により、IR-NeRFはシーンの特徴を記憶するシーンコードブックを構築し、シーン固有のポーズ分布を前もって暗黙的にキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T06:14:06Z)
• SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses [58.528358231885846]
  SPARF(Sparse Pose Adjusting Radiance Field)を導入し,新規な視点合成の課題に対処する。 提案手法は、NeRFを共同学習し、カメラのポーズを洗練するために、多視点幾何学的制約を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:57:47Z)
• Robustifying the Multi-Scale Representation of Neural Radiance Fields [86.69338893753886]
  実世界の画像の両問題を克服するために,頑健なマルチスケールニューラルラジアンス場表現手法を提案する。 提案手法は,NeRFにインスパイアされたアプローチを用いて,マルチスケール画像効果とカメラ位置推定問題に対処する。 例えば、日常的に取得したマルチビュー画像からオブジェクトの正確な神経表現を行うためには、カメラの正確な位置推定が不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T11:46:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。