論文の概要: RefinedFields: Radiance Fields Refinement for Unconstrained Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00639v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 10:57:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 19:35:54.144299
• Title: RefinedFields: Radiance Fields Refinement for Unconstrained Scenes
• Title（参考訳）: RefinedFields: 制約のないシーンのための放射場リファインメント
• Authors: Karim Kassab, Antoine Schnepf, Jean-Yves Franceschi, Laurent Caraffa, Jeremie Mary, Val\'erie Gouet-Brunet
• Abstract要約: RefinedFieldsを提案する。これは私たちの知識を最大限活用するために、事前学習されたモデルを活用して、現場でのシーンモデリングを改善する最初の方法である。 我々は、交互学習手法を用いて最適化誘導によりK-Planes表現を洗練するために、事前訓練ネットワークを用いる。 本研究では,本手法が合成データや実際の観光写真コレクションに与える影響を検証し,広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9360071145551068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling large scenes from unconstrained images has proven to be a major challenge in computer vision. Existing methods tackling in-the-wild scene modeling operate in closed-world settings, where no conditioning on priors acquired from real-world images is present. We propose RefinedFields, which is, to the best of our knowledge, the first method leveraging pre-trained models to improve in-the-wild scene modeling. We employ pre-trained networks to refine K-Planes representations via optimization guidance using an alternating training procedure. We carry out extensive experiments and verify the merit of our method on synthetic data and real tourism photo collections. RefinedFields enhances rendered scenes with richer details and outperforms previous work on the task of novel view synthesis in the wild. Our project page can be found at https://refinedfields.github.io .
• Abstract（参考訳）: 制約のない画像から大きなシーンをモデル化することは、コンピュータビジョンにおいて大きな課題であることが証明されている。 実世界の画像から取得した事前条件が存在しないクローズドワールド設定で既存のシーンモデリングに対処する方法が存在する。 筆者らはRefinedFieldsを提案するが、これは私たちの知る限り、事前学習されたモデルを利用した最初の手法である。 我々は、交互学習手法を用いて最適化誘導によりK-Planes表現を洗練するために、事前訓練ネットワークを用いる。 我々は,合成データと実際の観光写真収集における手法のメリットを検証し,広範な実験を行った。 RefinedFieldsはレンダリングシーンをリッチなディテールで強化し、野生における新しいビュー合成のタスクにおける以前の作業より優れています。 私たちのプロジェクトページはhttps://refinedfields.github.io.orgにある。

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