論文の概要: Instant Uncertainty Calibration of NeRFs Using a Meta-calibrator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02350v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 21:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:08:02.189067
• Title: Instant Uncertainty Calibration of NeRFs Using a Meta-calibrator
• Title（参考訳）: メタキャリブレータを用いたNeRFの瞬時不確かさ校正
• Authors: Niki Amini-Naieni, Tomas Jakab, Andrea Vedaldi, Ronald Clark,
• Abstract要約: 我々は,1つの前方パスを持つNeRFに対して不確実な校正を行うメタ校正器の概念を導入する。 メタキャリブレータは、見えないシーンを一般化し、NeRFの良好な校正と最先端の不確実性を実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.47106421809998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Neural Radiance Fields (NeRFs) have markedly improved novel view synthesis, accurate uncertainty quantification in their image predictions remains an open problem. The prevailing methods for estimating uncertainty, including the state-of-the-art Density-aware NeRF Ensembles (DANE) [29], quantify uncertainty without calibration. This frequently leads to over- or under-confidence in image predictions, which can undermine their real-world applications. In this paper, we propose a method which, for the first time, achieves calibrated uncertainties for NeRFs. To accomplish this, we overcome a significant challenge in adapting existing calibration techniques to NeRFs: a need to hold out ground truth images from the target scene, reducing the number of images left to train the NeRF. This issue is particularly problematic in sparse-view settings, where we can operate with as few as three images. To address this, we introduce the concept of a meta-calibrator that performs uncertainty calibration for NeRFs with a single forward pass without the need for holding out any images from the target scene. Our meta-calibrator is a neural network that takes as input the NeRF images and uncalibrated uncertainty maps and outputs a scene-specific calibration curve that corrects the NeRF's uncalibrated uncertainties. We show that the meta-calibrator can generalize on unseen scenes and achieves well-calibrated and state-of-the-art uncertainty for NeRFs, significantly beating DANE and other approaches. This opens opportunities to improve applications that rely on accurate NeRF uncertainty estimates such as next-best view planning and potentially more trustworthy image reconstruction for medical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレージアンス場(NeRF)は、新しいビュー合成を著しく改善しているが、画像予測における正確な不確かさの定量化は未解決の問題である。 最先端の密度認識型NeRFアンサンブル(DANE)[29]を含む不確実性を推定するための一般的な手法は、キャリブレーションなしで不確実性を定量化する。 これはしばしば画像予測における過度または過度な信頼につながり、実際の応用を損なう可能性がある。 本稿では,NeRFの校正不確かさを初めて達成する手法を提案する。 これを実現するために,既存のキャリブレーション手法をNeRFに適用する上で重要な課題を克服した。 この問題は、スパースビューの設定では特に問題があり、3つのイメージで操作できます。 そこで本研究では,単一前方通過によるNeRFの不確実な校正を行うメタキャリブレータの概念を提案する。 我々のメタキャリブレータはニューラルネットワークであり、NeRF画像と未校正不確実性マップを入力として、NeRFの未校正不確かさを補正するシーン固有の校正曲線を出力する。 メタキャリブレータは,未確認シーンを一般化し,NeRFの良好な校正および最先端の不確実性を達成し,DANEや他のアプローチを著しく上回ることを示す。 これにより、次世代の視点計画や、診断のための信頼性の高い画像再構成など、正確なNeRF不確実性推定に依存するアプリケーションを改善する機会が開ける。

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