論文の概要: DynaMoN: Motion-Aware Fast And Robust Camera Localization for Dynamic NeRF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08927v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 08:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 18:32:29.019730
• Title: DynaMoN: Motion-Aware Fast And Robust Camera Localization for Dynamic NeRF
• Title（参考訳）: DynaMoN:ダイナミックNeRFのための高速でロバストなカメラローカライゼーション
• Authors: Mert Asim Karaoglu, Hannah Schieber, Nicolas Schischka, Melih G\"org\"ul\"u, Florian Gr\"otzner, Alexander Ladikos, Daniel Roth, Nassir Navab, Benjamin Busam
• Abstract要約: 本研究では,動的なシーンコンテンツを扱うために,モーションマスキングと同時位置決めマッピング(SLAM)を併用したDynaMoNを提案する。 我々の堅牢なSLAMベースのトラッキングモジュールは、動的NeRFのトレーニングプロセスを著しく加速し、同時に合成されたビューの品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.33528897005999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic reconstruction with neural radiance fields (NeRF) requires accurate camera poses. These are often hard to retrieve with existing structure-from-motion (SfM) pipelines as both camera and scene content can change. We propose DynaMoN that leverages simultaneous localization and mapping (SLAM) jointly with motion masking to handle dynamic scene content. Our robust SLAM-based tracking module significantly accelerates the training process of the dynamic NeRF while improving the quality of synthesized views at the same time. Extensive experimental validation on TUM RGB-D, BONN RGB-D Dynamic and the DyCheck's iPhone dataset, three real-world datasets, shows the advantages of DynaMoN both for camera pose estimation and novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)を用いた動的再構成には正確なカメラポーズが必要である。 これらは、カメラとシーンの内容が変更される可能性があるため、既存のStructure-from-motion (SfM)パイプラインで取得することがしばしば困難である。 本研究では,動的なシーンコンテンツを扱うために,モーションマスキングと共同でSLAMを利用するDynaMoNを提案する。 我々のSLAMベースの追跡モジュールは、動的NeRFのトレーニングプロセスを著しく加速し、同時に合成されたビューの品質を向上させる。 TUM RGB-D、BONN RGB-D Dynamic、およびDyCheckのiPhoneデータセットの3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験的検証は、カメラポーズ推定と新しいビュー合成の両方にDynaMoNの利点を示している。

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