論文の概要: VoxNeRF: Bridging Voxel Representation and Neural Radiance Fields for Enhanced Indoor View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05289v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 11:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:28:01.122574
• Title: VoxNeRF: Bridging Voxel Representation and Neural Radiance Fields for Enhanced Indoor View Synthesis
• Title（参考訳）: VoxNeRF:拡張室内ビュー合成のためのブラッジボクセル表現とニューラル放射場
• Authors: Sen Wang, Wei Zhang, Stefano Gasperini, Shun-Cheng Wu, Nassir Navab
• Abstract要約: 本稿では,室内ビュー合成の品質と効率を高めるために,ボリューム表現を活用する新しいアプローチであるVoxNeRFを紹介する。 我々は,空間的特徴を適応的に捉えるためにマルチレゾリューション・ハッシュ・グリッドを使用し,室内シーンの閉塞や複雑な形状を効果的に管理する。 我々は,3つの屋内データセットに対するアプローチを検証するとともに,VoxNeRFが最先端の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.49008959209671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating high-quality view synthesis is essential for immersive applications but continues to be problematic, particularly in indoor environments and for real-time deployment. Current techniques frequently require extensive computational time for both training and rendering, and often produce less-than-ideal 3D representations due to inadequate geometric structuring. To overcome this, we introduce VoxNeRF, a novel approach that leverages volumetric representations to enhance the quality and efficiency of indoor view synthesis. Firstly, VoxNeRF constructs a structured scene geometry and converts it into a voxel-based representation. We employ multi-resolution hash grids to adaptively capture spatial features, effectively managing occlusions and the intricate geometry of indoor scenes. Secondly, we propose a unique voxel-guided efficient sampling technique. This innovation selectively focuses computational resources on the most relevant portions of ray segments, substantially reducing optimization time. We validate our approach against three public indoor datasets and demonstrate that VoxNeRF outperforms state-of-the-art methods. Remarkably, it achieves these gains while reducing both training and rendering times, surpassing even Instant-NGP in speed and bringing the technology closer to real-time.
• Abstract（参考訳）: ハイクオリティなビュー合成は没入型アプリケーションでは不可欠であるが、特に屋内環境やリアルタイムデプロイメントでは問題となっている。 現在の技術はトレーニングとレンダリングの両方に広範囲な計算時間を必要とし、幾何学的構造が不十分なため、理想的でない3D表現を生成することが多い。 これを解決するために,室内ビュー合成の品質と効率を高めるためにボリューム表現を活用する新しいアプローチであるVoxNeRFを導入する。 まず、voxnerfは構造化されたシーン幾何学を構築し、それをvoxelベースの表現に変換する。 我々は,空間的特徴を適応的に捉えるためにマルチレゾリューション・ハッシュ・グリッドを使用し,室内シーンの閉塞や複雑な形状を効果的に管理する。 次に,ユニークなボクセル誘導型効率的なサンプリング手法を提案する。 この革新は、レイセグメントの最も関連する部分に計算資源を選択的に集中させ、最適化時間を実質的に削減する。 我々は,3つの屋内データセットに対するアプローチを検証するとともに,VoxNeRFが最先端の手法より優れていることを示す。 驚くべきことに、トレーニングとレンダリングの両方の時間を短縮し、instant-ngpを高速に超え、この技術をリアルタイムに近づける。

関連論文リスト

• PNeRFLoc: Visual Localization with Point-based Neural Radiance Fields [54.8553158441296]
  統一された点ベース表現に基づく新しい視覚的ローカライゼーションフレームワーク PNeRFLoc を提案する。 一方、PNeRFLocは2次元特徴点と3次元特徴点をマッチングして初期ポーズ推定をサポートする。 一方、レンダリングベースの最適化を用いた新しいビュー合成によるポーズ改善も実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T08:30:00Z)
• VQ-NeRF: Vector Quantization Enhances Implicit Neural Representations [25.88881764546414]
  VQ-NeRFは、ベクトル量子化による暗黙の神経表現を強化するための効率的なパイプラインである。 圧縮および原スケールの両スケールでNeRFモデルを同時に最適化する,革新的なマルチスケールNeRFサンプリング方式を提案する。 我々は3次元再構成の幾何学的忠実度とセマンティックコヒーレンスを改善するためにセマンティックロス関数を組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:41:38Z)
• Learning Neural Duplex Radiance Fields for Real-Time View Synthesis [33.54507228895688]
  本研究では,NeRFを高効率メッシュベースニューラル表現に蒸留・焼成する手法を提案する。 提案手法の有効性と優位性を,各種標準データセットの広範な実験を通じて実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T17:59:52Z)
• SurfelNeRF: Neural Surfel Radiance Fields for Online Photorealistic Reconstruction of Indoor Scenes [17.711755550841385]
  SLAMに基づく手法は、3Dシーンの形状をリアルタイムで段階的に再構成することができるが、フォトリアリスティックな結果を描画することはできない。 NeRFベースの手法は、将来有望な新しいビュー合成結果を生成し、その長いオフライン最適化時間と幾何的制約の欠如は、オンライン入力を効率的に処理する上での課題となる。 本稿では、フレキシブルでスケーラブルなニューラルサーベイル表現を用いて、入力画像から幾何学的属性と外観特徴を抽出するSurfelNeRFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T13:11:49Z)
• Grid-guided Neural Radiance Fields for Large Urban Scenes [146.06368329445857]
  近年のアプローチでは、シーンを地理的に分割し、複数のサブNeRFを採用して各領域を個別にモデル化する手法が提案されている。 もう一つの解決策は、計算効率が良く、大きなシーンに自然にスケールできる機能グリッド表現を使用することである。 本稿では,大規模都市における高忠実度レンダリングを実現し,計算効率を向上する枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:56:45Z)
• Geometry-Guided Progressive NeRF for Generalizable and Efficient Neural Human Rendering [139.159534903657]
  我々は、高忠実度自由視点人体詳細のための一般化可能で効率的なニューラルレーダランス・フィールド(NeRF)パイプラインを開発した。 自己閉塞性を改善するため,幾何誘導型多視点機能統合手法を考案した。 高いレンダリング効率を達成するため,幾何誘導型プログレッシブレンダリングパイプラインを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T14:42:10Z)
• NerfingMVS: Guided Optimization of Neural Radiance Fields for Indoor Multi-view Stereo [97.07453889070574]
  本稿では,従来のSfM再構成と学習に基づく先行手法を併用した多視点深度推定手法を提案する。 提案手法は室内シーンにおける最先端手法を著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T17:54:31Z)
• MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo [52.329580781898116]
  MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。 高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T13:15:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。