論文の概要: AltNeRF: Learning Robust Neural Radiance Field via Alternating Depth-Pose Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10001v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 12:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:05:16.450031
• Title: AltNeRF: Learning Robust Neural Radiance Field via Alternating Depth-Pose Optimization
• Title（参考訳）: AltNeRF: 逐次奥行き最適化によるロバストニューラルネットワークの学習
• Authors: Kun Wang, Zhiqiang Yan, Huang Tian, Zhenyu Zhang, Xiang Li, Jun Li and Jian Yang
• Abstract要約: AltNeRFは、既知のカメラのポーズに頼ることなく、回復力のあるNeRF表現を作成するように設計された新しいフレームワークである。 我々は、NeRF出力を調和して融合させる交互アルゴリズムを導入する。 SMDEは、コンデンス駆動のメカニズムにより拡張される。 深度事前の整合性 実験では、高忠実でロバストな新奇なビューを生成する上で、AltNeRFの魅力的な能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.44715538841181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have shown promise in generating realistic novel views from sparse scene images. However, existing NeRF approaches often encounter challenges due to the lack of explicit 3D supervision and imprecise camera poses, resulting in suboptimal outcomes. To tackle these issues, we propose AltNeRF -- a novel framework designed to create resilient NeRF representations using self-supervised monocular depth estimation (SMDE) from monocular videos, without relying on known camera poses. SMDE in AltNeRF masterfully learns depth and pose priors to regulate NeRF training. The depth prior enriches NeRF's capacity for precise scene geometry depiction, while the pose prior provides a robust starting point for subsequent pose refinement. Moreover, we introduce an alternating algorithm that harmoniously melds NeRF outputs into SMDE through a consistence-driven mechanism, thus enhancing the integrity of depth priors. This alternation empowers AltNeRF to progressively refine NeRF representations, yielding the synthesis of realistic novel views. Extensive experiments showcase the compelling capabilities of AltNeRF in generating high-fidelity and robust novel views that closely resemble reality.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、スパースシーン画像からリアルな新しいビューを生成することを約束している。 しかし、既存のNeRFアプローチは、明示的な3D監督と不正確なカメラのポーズが欠如しているため、しばしば課題に直面する。 これらの課題に対処するために,モノクラービデオから自己教師付きモノクラー深度推定(SMDE)を用いて、既知のカメラのポーズに頼ることなく、レジリエントなNeRF表現を作成するための新しいフレームワークAltNeRFを提案する。 AltNeRFのSMDEは、NeRFトレーニングを調整するために、奥行きを熟知し、前もってポーズをとる。 奥行きはnerfの正確なシーン幾何描写能力を高める一方、ポーズ先行は後のポーズ洗練のための堅牢な出発点となる。 さらに,NeRF出力をコンデンス駆動機構によりSMDEに調和的に溶接し,深度事前の整合性を向上する交互アルゴリズムを提案する。 この交互化によりAltNeRFはNeRF表現を徐々に洗練させ、現実的な新規なビューを合成する。 大規模な実験では、AltNeRFが現実によく似た高忠実で堅牢な新奇な視点を生み出す能力を示している。

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