論文の概要: MF-NeRF: Memory Efficient NeRF with Mixed-Feature Hash Table

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12587v3
• Date: Thu, 27 Apr 2023 15:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 15:48:59.707631
• Title: MF-NeRF: Memory Efficient NeRF with Mixed-Feature Hash Table
• Title（参考訳）: MF-NeRF:混合ハッシュテーブルを用いたメモリ効率の良いNeRF
• Authors: Yongjae Lee, Li Yang and Deliang Fan
• Abstract要約: ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)は、フォトリアリスティック・ノベルビューの生成において顕著な性能を示した。 メモリ効率を向上し,トレーニング時間を短縮するため,混合機能ハッシュテーブルを用いたメモリ効率の高いNeRFフレームワークであるMF-NeRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.57081899743937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural radiance field (NeRF) has shown remarkable performance in generating photo-realistic novel views. Since the emergence of NeRF, many studies have been conducted, among which managing features with explicit structures such as grids has achieved exceptionally fast training by reducing the complexity of multilayer perceptron (MLP) networks. However, storing features in dense grids requires significantly large memory space, which leads to memory bottleneck in computer systems and thus large training time. To address this issue, in this work, we propose MF-NeRF, a memory-efficient NeRF framework that employs a mixed-feature hash table to improve memory efficiency and reduce training time while maintaining reconstruction quality. We first design a mixed-feature hash table to adaptively mix part of multi-level feature grids into one and map it to a single hash table. Following that, in order to obtain the correct index of a grid point, we further design an index transformation method that transforms indices of an arbitrary level grid to those of a canonical grid. Extensive experiments benchmarking with state-of-the-art Instant-NGP, TensoRF, and DVGO, indicate our MF-NeRF could achieve the fastest training time on the same GPU hardware with similar or even higher reconstruction quality. Source code is available at https://github.com/nfyfamr/MF-NeRF.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)はフォトリアリスティック・ノベルビューの生成において顕著な性能を示した。 NeRFの出現以来,多層パーセプトロン(MLP)ネットワークの複雑さを減らし,グリッドなどの明示的な構造を持つ特徴を管理することで,極めて高速なトレーニングを実現している研究が数多く行われている。 しかし、高密度グリッドに格納するには大きなメモリスペースが必要であり、それによってコンピュータシステムのメモリボトルネックが発生し、トレーニング時間も大きくなる。 この問題に対処するため,本研究では,メモリ効率を向上し,再構成品質を維持しながらトレーニング時間を短縮するメモリ効率の高いNeRFフレームワークであるMF-NeRFを提案する。 まず,マルチレベル特徴グリッドの一部を1つに適応的に混合し,単一のハッシュテーブルにマップする混合特徴ハッシュテーブルの設計を行った。 その後、グリッド点の正しいインデックスを得るために、任意のレベルグリッドのインデックスを標準グリッドのインデックスに変換するインデックス変換法をさらに設計する。 最先端のInstant-NGP、TensoRF、DVGOとベンチマークした大規模な実験は、我々のMF-NeRFが、同じGPUハードウェア上で同じまたはそれ以上の再構築品質のトレーニングタイムを達成できることを示している。 ソースコードはhttps://github.com/nfyfamr/MF-NeRFで入手できる。

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