論文の概要: FisherRF: Active View Selection and Uncertainty Quantification for Radiance Fields using Fisher Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17874v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 18:20:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:23:07.089951
• Title: FisherRF: Active View Selection and Uncertainty Quantification for Radiance Fields using Fisher Information
• Title（参考訳）: FisherRF:釣り情報を用いた放射界のアクティブビュー選択と不確かさ定量化
• Authors: Wen Jiang, Boshu Lei, Kostas Daniilidis
• Abstract要約: 本研究では、放射場領域におけるアクティブビュー選択と不確実性定量化の問題に対処する。 NeRFは画像のレンダリングと再構成が大幅に進歩しているが、2D画像の可用性の限界は不確かである。 水産情報を活用することにより,地上の真理データを使わずに,レージアンスフィールド内の観測情報を効率的に定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.66184501415286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study addresses the challenging problem of active view selection and uncertainty quantification within the domain of Radiance Fields. Neural Radiance Fields (NeRF) have greatly advanced image rendering and reconstruction, but the limited availability of 2D images poses uncertainties stemming from occlusions, depth ambiguities, and imaging errors. Efficiently selecting informative views becomes crucial, and quantifying NeRF model uncertainty presents intricate challenges. Existing approaches either depend on model architecture or are based on assumptions regarding density distributions that are not generally applicable. By leveraging Fisher Information, we efficiently quantify observed information within Radiance Fields without ground truth data. This can be used for the next best view selection and pixel-wise uncertainty quantification. Our method overcomes existing limitations on model architecture and effectiveness, achieving state-of-the-art results in both view selection and uncertainty quantification, demonstrating its potential to advance the field of Radiance Fields. Our method with the 3D Gaussian Splatting backend could perform view selections at 70 fps.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、放射場領域におけるアクティブビュー選択と不確実性定量化の課題に対処する。 ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は画像のレンダリングと再構成が大幅に進歩しているが、2D画像の可用性の限界は、閉塞、奥行きの曖昧さ、画像誤差に起因する不確実性をもたらす。 情報的視点を効果的に選択することが重要となり、NeRFモデルの不確実性を定量化することは複雑な課題をもたらす。 既存のアプローチはモデルアーキテクチャに依存するか、あるいは一般には適用できない密度分布に関する仮定に基づいている。 水産情報を活用することにより,地上の真理データを使わずに,レージアンスフィールド内の観測情報を効率的に定量化する。 これは次の最良のビュー選択とピクセル単位での不確かさの定量化に使用できる。 提案手法は、モデルアーキテクチャと有効性に関する既存の制限を克服し、ビュー選択と不確実性定量化の両面で最先端の成果を達成し、その可能性を示す。 3D Gaussian Splattingバックエンドを用いて70fpsでビュー選択を行う。

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