論文の概要: Focused Specific Objects NeRF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05970v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 07:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 14:55:11.323783
• Title: Focused Specific Objects NeRF
• Title（参考訳）: 焦点を絞った特定のオブジェクト nerf
• Authors: Yuesong Li, Feng Pan, Helong Yan, Xiuli Xin, Xiaoxue Feng
• Abstract要約: 本稿では,シーンのセマンティクスを利用して高速トレーニングの改善を行い,ネットワークが特定のターゲットに集中できるようにする。 トレーニング速度は7.78倍に向上し、レンダリング効果が向上し、小型から中型のターゲットを高速にレンダリングすることができる。 また、NeRFの多面的一貫性と滑らかさを考慮し、陰極線サンプルをスパースサンプリングすることで、弱い監督について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1424576927168384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most NeRF-based models are designed for learning the entire scene, and complex scenes can lead to longer learning times and poorer rendering effects. This paper utilizes scene semantic priors to make improvements in fast training, allowing the network to focus on the specific targets and not be affected by complex backgrounds. The training speed can be increased by 7.78 times with better rendering effect, and small to medium sized targets can be rendered faster. In addition, this improvement applies to all NeRF-based models. Considering the inherent multi-view consistency and smoothness of NeRF, this paper also studies weak supervision by sparsely sampling negative ray samples. With this method, training can be further accelerated and rendering quality can be maintained. Finally, this paper extends pixel semantic and color rendering formulas and proposes a new scene editing technique that can achieve unique displays of the specific semantic targets or masking them in rendering. To address the problem of unsupervised regions incorrect inferences in the scene, we also designed a self-supervised loop that combines morphological operations and clustering.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのNeRFベースのモデルはシーン全体を学習するために設計されており、複雑なシーンはより長い学習時間とより低いレンダリング効果をもたらす可能性がある。 本稿では,シーンセマンティクスプリエントを利用して高速トレーニングの改善を行い,ネットワークが複雑な背景の影響を受けず,特定のターゲットに集中できるようにする。 トレーニング速度は7.78倍に向上し、レンダリング効果が向上し、小型から中型のターゲットを高速にレンダリングすることができる。 さらに、この改良はすべてのNeRFベースのモデルに適用できる。 また、NeRFの多面的一貫性と滑らかさを考慮し、陰極線サンプルをスパースサンプリングして弱い監視を行う。 この方法ではさらにトレーニングを加速し、レンダリング品質を維持することができる。 最後に,画素のセマンティックとカラーレンダリングを拡張し,特定のセマンティックなターゲットのユニークな表示やレンダリングのマスキングが可能なシーン編集手法を提案する。 現場における不正な推論の問題に対処するために,形態的操作とクラスタリングを組み合わせた自己教師付きループを設計した。

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