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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05289v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:32:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 18:18:24.172834
• 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ラジアンス場
• Authors: Sen Wang, Qing Cheng, Stefano Gasperini, Wei Zhang, Shun-Cheng Wu, Niclas Zeller, Daniel Cremers, Nassir Navab,
• Abstract要約: VoxNeRFは、ニューラル室内再構成と新しいビュー合成の質と効率を高めるための新しいアプローチである。 本稿では,最も関連性の高い領域に計算資源を割り当てる効率的なボクセル誘導サンプリング手法を提案する。 私たちのアプローチは、ScanNetとScanNet++に関する広範な実験で検証されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.50359502037232
• License:
• Abstract: The generation of high-fidelity view synthesis is essential for robotic navigation and interaction but remains challenging, particularly in indoor environments and real-time scenarios. Existing techniques often require significant computational resources for both training and rendering, and they frequently result in suboptimal 3D representations due to insufficient geometric structuring. To address these limitations, we introduce VoxNeRF, a novel approach that utilizes easy-to-obtain geometry priors to enhance both the quality and efficiency of neural indoor reconstruction and novel view synthesis. We propose an efficient voxel-guided sampling technique that allocates computational resources selectively to the most relevant segments of rays based on a voxel-encoded geometry prior, significantly reducing training and rendering time. Additionally, we incorporate a robust depth loss to improve reconstruction and rendering quality in sparse view settings. Our approach is validated with extensive experiments on ScanNet and ScanNet++ where VoxNeRF outperforms existing state-of-the-art methods and establishes a new benchmark for indoor immersive interpolation and extrapolation settings.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度ビュー合成の生成は、ロボットナビゲーションとインタラクションには不可欠であるが、特に屋内環境やリアルタイムシナリオでは、依然として困難である。 既存の技術はトレーニングとレンダリングの両方に重要な計算資源を必要とすることが多く、幾何学的構造が不十分なため、しばしば最適3D表現をもたらす。 これらの制約に対処するため,ニューラル室内再構成と新規ビュー合成の両面において,より容易で分かりやすい幾何学的手法を用いた新しいアプローチであるVoxNeRFを導入する。 本稿では,従来のボクセル符号化幾何に基づいて,計算資源を最も関連性の高い領域に選択的に割り当てる効率的なボクセル誘導サンプリング手法を提案する。 さらに、疎視環境における再現性やレンダリング品質を向上させるために、堅牢な奥行き損失が組み込まれている。 我々のアプローチは、ScanNetとScanNet++の広範な実験によって検証され、VoxNeRFは既存の最先端メソッドよりも優れ、屋内での没入型補間と外挿設定のための新しいベンチマークを確立する。

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