論文の概要: A Comparative Neural Radiance Field (NeRF) 3D Analysis of Camera Poses
from HoloLens Trajectories and Structure from Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10664v1
- Date: Thu, 20 Apr 2023 22:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 16:25:27.513788
- Title: A Comparative Neural Radiance Field (NeRF) 3D Analysis of Camera Poses
from HoloLens Trajectories and Structure from Motion
- Title（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(nerf)によるhololens軌道からのカメラポーズの3次元解析と運動による構造
- Authors: Miriam J\"ager, Patrick H\"ubner, Dennis Haitz, Boris Jutzi
- Abstract要約: 我々はNeural Radiance Fields (NeRFs) を用いたHoloLensデータから直接の高分解能3次元再構成のためのワークフローを提案する。
NeRFは、カメラのポーズと関連する画像のセットを入力としてトレーニングし、各位置の密度と色値を推定する。
その結果、内部カメラのポーズは、x軸のまわりを単純な回転で25dBのPSNRでNeRF収束し、3D再構成を可能にすることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) are trained using a set of camera poses and
associated images as input to estimate density and color values for each
position. The position-dependent density learning is of particular interest for
photogrammetry, enabling 3D reconstruction by querying and filtering the NeRF
coordinate system based on the object density. While traditional methods like
Structure from Motion are commonly used for camera pose calculation in
pre-processing for NeRFs, the HoloLens offers an interesting interface for
extracting the required input data directly. We present a workflow for
high-resolution 3D reconstructions almost directly from HoloLens data using
NeRFs. Thereby, different investigations are considered: Internal camera poses
from the HoloLens trajectory via a server application, and external camera
poses from Structure from Motion, both with an enhanced variant applied through
pose refinement. Results show that the internal camera poses lead to NeRF
convergence with a PSNR of 25\,dB with a simple rotation around the x-axis and
enable a 3D reconstruction. Pose refinement enables comparable quality compared
to external camera poses, resulting in improved training process with a PSNR of
27\,dB and a better 3D reconstruction. Overall, NeRF reconstructions outperform
the conventional photogrammetric dense reconstruction using Multi-View Stereo
in terms of completeness and level of detail.
- Abstract（参考訳）: ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)は、カメラのポーズと関連する画像を入力としてトレーニングし、各位置の密度と色値を推定する。
位置依存密度学習はフォトグラメトリーに特に興味を持ち、対象密度に基づいてnerf座標系を問合せ・フィルタリングすることで3次元再構成を可能にする。
Structure from Motionのような従来の方法は、NeRFの前処理でカメラのポーズ計算によく使われているが、HoloLensは必要な入力データを直接抽出するための興味深いインターフェースを提供する。
我々はNeRFを用いてHoloLensデータから直接高解像度3次元再構成を行うワークフローを提案する。
これにより、内部カメラはサーバーアプリケーションを介してhololens軌道から、外部カメラは動作から構造からポーズし、両者はポーズ調整によって拡張されたバリエーションが適用される。
その結果,内部カメラは,x軸まわりに単純な回転を持つ25\,dbのpsnrでnerf収束し,3次元再構成が可能となった。
ポースの改良により、外部カメラのポーズに比べて品質が向上し、PSNRが27\,dBでトレーニングプロセスが改善され、3Dリコンストラクションも改善された。
全体として、NeRF再構成は、完全性と詳細度の観点から、Multi-View Stereoを用いた従来のフォトグラム密度再構成よりも優れている。
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