論文の概要: BID-NeRF: RGB-D image pose estimation with inverted Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03563v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 14:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 16:05:18.870511
• Title: BID-NeRF: RGB-D image pose estimation with inverted Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: 逆神経放射場を用いたBID-NeRF:RGB-D画像のポーズ推定
• Authors: \'Agoston Istv\'an Csehi, Csaba M\'at\'e J\'ozsa
• Abstract要約: Inverted Neural Radiance Fields (iNeRF) アルゴリズムの改良を目標とし、画像ポーズ推定問題をNeRFに基づく反復線形最適化として定義する。 NeRFは、現実世界のシーンやオブジェクトのフォトリアリスティックな新しいビューを合成できる新しい空間表現モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We aim to improve the Inverted Neural Radiance Fields (iNeRF) algorithm which defines the image pose estimation problem as a NeRF based iterative linear optimization. NeRFs are novel neural space representation models that can synthesize photorealistic novel views of real-world scenes or objects. Our contributions are as follows: we extend the localization optimization objective with a depth-based loss function, we introduce a multi-image based loss function where a sequence of images with known relative poses are used without increasing the computational complexity, we omit hierarchical sampling during volumetric rendering, meaning only the coarse model is used for pose estimation, and we how that by extending the sampling interval convergence can be achieved even or higher initial pose estimate errors. With the proposed modifications the convergence speed is significantly improved, and the basin of convergence is substantially extended.
• Abstract（参考訳）: Inverted Neural Radiance Fields (iNeRF) アルゴリズムの改良を目標とし、画像ポーズ推定問題をNeRFに基づく反復線形最適化として定義する。 NeRFは、現実世界のシーンやオブジェクトのフォトリアリスティックな新しいビューを合成できる新しい空間表現モデルである。 Our contributions are as follows: we extend the localization optimization objective with a depth-based loss function, we introduce a multi-image based loss function where a sequence of images with known relative poses are used without increasing the computational complexity, we omit hierarchical sampling during volumetric rendering, meaning only the coarse model is used for pose estimation, and we how that by extending the sampling interval convergence can be achieved even or higher initial pose estimate errors. 提案した修正により収束速度が大幅に向上し,収束盆地が大幅に拡張された。

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