Fugu-MT 論文翻訳(概要): MF-NeRF: Memory Efficient NeRF with Mixed-Feature Hash Table

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12587v4
Date: Wed, 6 Sep 2023 17:43:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-07 19:05:51.720274
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: MF-NeRFは,Mixed-Featureハッシュテーブルを用いて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。最新技術であるInstant-NGP、TensoRF、DVGOによる実験は、MF-NeRFが同じGPUハードウェア上で、同様のあるいはそれ以上のリコンストラクション品質で最速のトレーニング時間を達成できることを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.164549651134465
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. Among recent NeRF related research, the approaches that involve the utilization of explicit structures like grids to manage features achieve exceptionally fast training by reducing the complexity of multilayer perceptron (MLP) networks. However, storing features in dense grids demands a substantial amount of memory space, resulting in a notable memory bottleneck within computer system. Consequently, it leads to a significant increase in training times without prior hyper-parameter tuning. To address this issue, in this work, we are the first to 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. Specifically, we first design a mixed-feature hash encoding to adaptively mix part of multi-level feature grids and map it to a single hash table. Following that, in order to obtain the correct index of a grid point, we further develop 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.
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。近年のnerf関連研究では,多層パーセプトロン(mlp)ネットワークの複雑性を低減し,機能管理のためのグリッドなどの明示的な構造を活用する手法が極めて高速なトレーニングを実現する。しかし、高密度グリッドに機能を格納するにはかなりのメモリスペースが必要であり、結果としてコンピュータシステム内で顕著なメモリボトルネックが発生する。その結果、事前のハイパーパラメータチューニングなしでトレーニング時間が大幅に増加する。この問題に対処するため,我々はMF-NeRF(Mixed-Feature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)を提案する。具体的には、まずマルチレベル特徴格子の一部を適応的に混合し、1つのハッシュテーブルにマッピングする混合機能ハッシュ符号化を設計する。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発展させる。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。

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