論文の概要: Neural LiDAR Fields for Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01643v2
• Date: Sun, 13 Aug 2023 09:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 20:00:24.502303
• Title: Neural LiDAR Fields for Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: 新しい視点合成のためのニューラルLiDAR場
• Authors: Shengyu Huang, Zan Gojcic, Zian Wang, Francis Williams, Yoni Kasten, Sanja Fidler, Konrad Schindler, Or Litany
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR計測からニューラルネットワークシーンの表現を最適化する手法であるLiDAR(NFL)について述べる。 NFLは、ニューラルネットワークのレンダリングパワーと、LiDARセンシングプロセスの詳細な物理的動機付けモデルを組み合わせる。 合成されたビューの改良されたリアリズムは、ドメインギャップを実際のスキャンに狭め、より良い登録とセマンティックセグメンテーション性能に変換することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.45307792404685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Neural Fields for LiDAR (NFL), a method to optimise a neural field scene representation from LiDAR measurements, with the goal of synthesizing realistic LiDAR scans from novel viewpoints. NFL combines the rendering power of neural fields with a detailed, physically motivated model of the LiDAR sensing process, thus enabling it to accurately reproduce key sensor behaviors like beam divergence, secondary returns, and ray dropping. We evaluate NFL on synthetic and real LiDAR scans and show that it outperforms explicit reconstruct-then-simulate methods as well as other NeRF-style methods on LiDAR novel view synthesis task. Moreover, we show that the improved realism of the synthesized views narrows the domain gap to real scans and translates to better registration and semantic segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,新しい視点から現実的なLiDARスキャンを合成することを目的とした,LiDAR計測からニューラルネットワークシーン表現を最適化する手法である,LiDARのためのニューラルフィールド(NFL)を提案する。 NFLは、ニューラルネットワークのレンダリングパワーとLiDARセンシングプロセスの詳細な物理的動機付けモデルを組み合わせることで、ビームの発散、二次リターン、レイドロップといったキーセンサーの動作を正確に再現することができる。 nfl を合成および実際のlidarスキャンで評価し, 明示的な再構成-then-simulate 法, および他の nerf 方式の lidar novel view 合成タスクよりも優れていることを示した。 さらに,合成ビューのリアリズムが向上することで,ドメイン間ギャップが実際のスキャンに狭まり,登録やセマンティクスセグメンテーションのパフォーマンスが向上することを示す。

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