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: 処理完了
• 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。

関連論文リスト

• Manifold Sampling for Differentiable Uncertainty in Radiance Fields [82.17927517146929]
  本稿では,ガウス放射場を明示的かつきめ細かい不確実性推定で学習するための多元的アプローチを提案する。 次回のベクター・ビュー・プランニング・タスクにおける最先端のパフォーマンスを実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T11:22:20Z)
• ExtraNeRF: Visibility-Aware View Extrapolation of Neural Radiance Fields with Diffusion Models [60.48305533224092]
  ExtraNeRFはニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)によって処理される視野を外挿する新しい方法である 主な考え方は、NeRFをシーン固有の細部までモデル化し、拡散モデルを利用して観測データを超えて外挿することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T09:44:06Z)
• Gear-NeRF: Free-Viewpoint Rendering and Tracking with Motion-aware Spatio-Temporal Sampling [70.34875558830241]
  本研究では,シーンをレンダリングする動的領域の階層化モデリングを可能にする意味的セマンティックギアに基づく,時間的(4D)埋め込みの学習方法を提案する。 同時に、ほぼ無償で、当社のトラッキングアプローチは、既存のNeRFベースのメソッドでまだ達成されていない機能である、自由視点(free-view of interest)を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T03:37:39Z)
• Simple-RF: Regularizing Sparse Input Radiance Fields with Simpler Solutions [5.699788926464751]
  ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、シーンのフォトリアリスティックなフリービューレンダリングにおいて印象的なパフォーマンスを示す。 TensoRFやZipNeRFといったNeRFの最近の改良は、最適化とレンダリングの高速化のために明示的なモデルを採用している。 放射場によって推定される深度を監督することは、より少ない視点で効果的に学習することに役立つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T18:00:25Z)
• ProvNeRF: Modeling per Point Provenance in NeRFs as a Stochastic Field [52.09661042881063]
  テキストフィールドとしてNeRFのbfprovenance(可視な位置)をモデル化する手法を提案する。 我々は、NeRF最適化におけるポイントごとの精度のモデリングにより、新しいビュー合成と不確実性推定の改善につながる情報により、モデルが強化されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T06:19:18Z)
• Leveraging Neural Radiance Fields for Uncertainty-Aware Visual Localization [56.95046107046027]
  我々は,Neural Radiance Fields (NeRF) を用いてシーン座標回帰のためのトレーニングサンプルを生成することを提案する。 レンダリングにおけるNeRFの効率にもかかわらず、レンダリングされたデータの多くはアーティファクトによって汚染されるか、最小限の情報ゲインしか含まない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T20:11:13Z)
• PANet: Perspective-Aware Network with Dynamic Receptive Fields and Self-Distilling Supervision for Crowd Counting [63.84828478688975]
  本稿では,視点問題に対処するため,PANetと呼ばれる新しい視点認識手法を提案する。 対象物のサイズが視点効果によって1つの画像で大きく変化するという観測に基づいて,動的受容場(DRF)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、入力画像に応じて拡張畳み込みパラメータによって受容野を調整することができ、モデルが各局所領域についてより識別的な特徴を抽出するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T04:43:05Z)
• Image Completion via Inference in Deep Generative Models [16.99337751292915]
  画像生成モデルにおける償却推論の観点から画像完成を検討する。 CIFAR-10およびFFHQ-256データセットの先行技術と比較して、優れたサンプル品質と多様性を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T02:59:43Z)

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。