論文の概要: Enabling Neural Radiance Fields (NeRF) for Large-scale Aerial Images --
A Multi-tiling Approach and the Geometry Assessment of NeRF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00530v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 18:14:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 19:19:58.736577
- Title: Enabling Neural Radiance Fields (NeRF) for Large-scale Aerial Images --
A Multi-tiling Approach and the Geometry Assessment of NeRF
- Title（参考訳）: 大規模空中画像のためのニューラルラジアンス場(NeRF)の創製 -マルチティリング手法とNeRFの幾何学的評価-
- Authors: Ningli Xu, Rongjun Qin, Debao Huang, Fabio Remondino
- Abstract要約: 本稿では,大規模航空データセット上でのNeRF(Neural Radiance Fields)のスケールアップを目指す。
具体的には、メモリ消費を減らすため、位置特定サンプリング技術とマルチカメラタイリング(MCT)戦略を導入する。
提案手法を代表的手法であるMip-NeRFに実装し,その幾何性能を3光度MVSパイプラインと比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.890115504395575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) offer the potential to benefit 3D
reconstruction tasks, including aerial photogrammetry. However, the scalability
and accuracy of the inferred geometry are not well-documented for large-scale
aerial assets,since such datasets usually result in very high memory
consumption and slow convergence.. In this paper, we aim to scale the NeRF on
large-scael aerial datasets and provide a thorough geometry assessment of NeRF.
Specifically, we introduce a location-specific sampling technique as well as a
multi-camera tiling (MCT) strategy to reduce memory consumption during image
loading for RAM, representation training for GPU memory, and increase the
convergence rate within tiles. MCT decomposes a large-frame image into multiple
tiled images with different camera models, allowing these small-frame images to
be fed into the training process as needed for specific locations without a
loss of accuracy. We implement our method on a representative approach,
Mip-NeRF, and compare its geometry performance with threephotgrammetric MVS
pipelines on two typical aerial datasets against LiDAR reference data. Both
qualitative and quantitative results suggest that the proposed NeRF approach
produces better completeness and object details than traditional approaches,
although as of now, it still falls short in terms of accuracy.
- Abstract（参考訳）: neural radiance fields(nerf)は、航空写真測量を含む3d再構成タスクに役立つ可能性がある。
しかしながら、推定幾何のスケーラビリティと精度は、大規模な航空資産には十分に文書化されていないため、そのようなデータセットは通常、非常に高いメモリ消費と緩やかな収束をもたらす。
.
本稿では,大規模な航空データセット上でのNeRFのスケールアップと,NeRFの詳細な幾何学的評価を提案する。
具体的には,ramの画像読み込み時のメモリ消費を削減するマルチカメラティリング(mct)戦略,gpuメモリの表現トレーニング,タイル内の収束率の向上など,ロケーション固有のサンプリング手法を導入する。
MCTは、大きなフレームイメージを異なるカメラモデルで複数のタイル画像に分解し、これらの小さなフレームイメージを、精度を損なうことなく、特定の場所に必要なトレーニングプロセスに投入する。
提案手法は代表的手法であるMip-NeRFに実装し,その幾何学的性能を2つの典型的な空中データセット上の3フォットグラムのMVSパイプラインとLiDAR参照データと比較する。
定性的かつ定量的な結果から,提案手法は従来のアプローチよりも完全性とオブジェクト詳細性が向上することが示唆されるが,現時点では精度の面では不足している。
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