論文の概要: LiDAR-NeRF: Novel LiDAR View Synthesis via Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10406v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 15:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 12:47:19.683337
• Title: LiDAR-NeRF: Novel LiDAR View Synthesis via Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: LiDAR-NeRF:ニューラルネットワークによる新しいLiDARビュー合成
• Authors: Tang Tao, Longfei Gao, Guangrun Wang, Peng Chen, Dayang Hao, Xiaodan Liang, Mathieu Salzmann, Kaicheng Yu
• Abstract要約: 本稿では,LiDARセンサのための新しいビュー合成手法を提案する。 スタイルトランスファーニューラルネットワークを用いた従来のモデルベースLiDARシミュレータは、新しいビューのレンダリングに応用できる。 本稿では,ニューラルネットワーク(NeRF)を利用して3次元点の形状と特性を共同学習するエンド・ツー・エンド・エンドのフレームワークLiDAR-NeRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.9436800901189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new task, novel view synthesis for LiDAR sensors. While traditional model-based LiDAR simulators with style-transfer neural networks can be applied to render novel views, they fall short in producing accurate and realistic LiDAR patterns, because the renderers they rely on exploit game engines, which are not differentiable. We address this by formulating, to the best of our knowledge, the first differentiable LiDAR renderer, and propose an end-to-end framework, LiDAR-NeRF, leveraging a neural radiance field (NeRF) to enable jointly learning the geometry and the attributes of 3D points. To evaluate the effectiveness of our approach, we establish an object-centric multi-view LiDAR dataset, dubbed NeRF-MVL. It contains observations of objects from 9 categories seen from 360-degree viewpoints captured with multiple LiDAR sensors. Our extensive experiments on the scene-level KITTI-360 dataset, and on our object-level NeRF-MVL show that our LiDAR- NeRF surpasses the model-based algorithms significantly.
• Abstract（参考訳）: 我々は,新しいタスクであるlidarセンサのビュー合成を提案する。 スタイルトランスファーニューラルネットワークを備えた従来のモデルベースのLiDARシミュレータは、新しいビューのレンダリングに応用できるが、ゲームエンジンに頼っているレンダラーが差別化できないため、正確で現実的なLiDARパターンの生成に不足している。 我々は、私たちの知る限り、最初の微分可能なLiDARレンダラーを定式化し、ニューラル放射場(NeRF)を利用して3Dポイントの幾何学と属性を共同学習できるエンドツーエンドフレームワークLiDAR-NeRFを提案する。 提案手法の有効性を評価するため,NeRF-MVLと呼ばれるオブジェクト中心の多視点LiDARデータセットを構築した。 それは、複数のLiDARセンサーで捉えた360度視点から見る9つのカテゴリの物体の観測を含んでいる。 シーンレベルのKITTI-360データセットおよびオブジェクトレベルのNeRF-MVLに関する広範な実験により、我々のLiDAR-NeRFがモデルベースアルゴリズムを大幅に上回っていることが示された。

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