論文の概要: CorresNeRF: Image Correspondence Priors for Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06642v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:22:04.211029
• Title: CorresNeRF: Image Correspondence Priors for Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: corresnerf: ニューラル・ラミアンス・フィールドのための画像対応優先
• Authors: Yixing Lao, Xiaogang Xu, Zhipeng Cai, Xihui Liu, Hengshuang Zhao
• Abstract要約: CorresNeRFは、市販の方法によって計算された画像対応の事前情報を利用して、NeRFトレーニングを監督する新しい手法である。 本手法は,異なるNeRF変種にまたがるプラグ・アンド・プレイモジュールとして適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.40164120559542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have achieved impressive results in novel view synthesis and surface reconstruction tasks. However, their performance suffers under challenging scenarios with sparse input views. We present CorresNeRF, a novel method that leverages image correspondence priors computed by off-the-shelf methods to supervise NeRF training. We design adaptive processes for augmentation and filtering to generate dense and high-quality correspondences. The correspondences are then used to regularize NeRF training via the correspondence pixel reprojection and depth loss terms. We evaluate our methods on novel view synthesis and surface reconstruction tasks with density-based and SDF-based NeRF models on different datasets. Our method outperforms previous methods in both photometric and geometric metrics. We show that this simple yet effective technique of using correspondence priors can be applied as a plug-and-play module across different NeRF variants. The project page is at https://yxlao.github.io/corres-nerf.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、新しいビュー合成と表面再構成タスクにおいて印象的な成果を上げている。 しかし、彼らのパフォーマンスは、スパース入力ビューの難しいシナリオに苦しむ。 我々は,NeRFトレーニングを監督するために,市販の方法によって計算された画像対応の事前情報を活用する新しい手法であるCorresNeRFを提案する。 我々は,濃密で高品質な対応を生成するために,拡張とフィルタリングのための適応プロセスを設計する。 その後、対応画素の再投影と深さ損失項によってNeRFトレーニングを規則化する。 我々は,異なるデータセット上での密度ベースおよびSDFベースのNeRFモデルを用いて,新しいビュー合成と表面再構成タスクの評価を行った。 本手法は,測光および測光の両方において従来手法よりも優れていた。 本手法は,異なるNeRF変種にまたがるプラグ・アンド・プレイモジュールとして適用可能であることを示す。 プロジェクトページはhttps://yxlao.github.io/corres-nerf。

関連論文リスト

• RS-NeRF: Neural Radiance Fields from Rolling Shutter Images [30.719764073204423]
  本稿では,RS歪みを用いた入力を用いて,新しいビューから通常の画像を合成する手法であるRS-NeRFを提案する。 これは、RS条件下で画像形成過程を再現する物理モデルを含む。 さらに,基本RS-NeRFモデルの本質的な欠点を,RS特性を掘り下げ,その機能を強化するアルゴリズムを開発することで解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T16:27:11Z)
• NeRF-VPT: Learning Novel View Representations with Neural Radiance Fields via View Prompt Tuning [63.39461847093663]
  本研究では,これらの課題に対処するための新しいビュー合成手法であるNeRF-VPTを提案する。 提案するNeRF-VPTは、先行レンダリング結果から得られたRGB情報を、その後のレンダリングステージのインストラクティブな視覚的プロンプトとして機能するカスケーディングビュープロンプトチューニングパラダイムを用いている。 NeRF-VPTは、追加のガイダンスや複雑なテクニックに頼ることなく、トレーニングステージ毎に前のステージレンダリングからRGBデータをサンプリングするだけである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T22:08:10Z)
• PNeRFLoc: Visual Localization with Point-based Neural Radiance Fields [54.8553158441296]
  統一された点ベース表現に基づく新しい視覚的ローカライゼーションフレームワーク PNeRFLoc を提案する。 一方、PNeRFLocは2次元特徴点と3次元特徴点をマッチングして初期ポーズ推定をサポートする。 一方、レンダリングベースの最適化を用いた新しいビュー合成によるポーズ改善も実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T08:30:00Z)
• Neural Fields with Thermal Activations for Arbitrary-Scale Super-Resolution [56.089473862929886]
  本稿では,適応型ガウスPSFを用いて点を問合せできる新しい設計手法を提案する。 理論的に保証されたアンチエイリアスにより、任意のスケールの単一画像の超解像のための新しい手法が確立される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T14:01:28Z)
• Federated Neural Radiance Fields [36.42289161746808]
  複数の計算ノードがそれぞれのシーンの異なる観察セットを取得し、共通のNeRFを並列に学習する。 このアルゴリズムは、トレーニング作業を複数の計算ノードに分割し、イメージを中央ノードにプールする必要をなくします。 また、NeRF層の低ランク分解に基づく手法を導入し、帯域幅を削減し、アグリゲーションのためのモデルパラメーターを送信する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T02:33:22Z)
• GeCoNeRF: Few-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency [31.22435282922934]
  我々は、幾何認識整合性正規化を伴う数ショット設定でニューラルラジアンス場(NeRF)を正則化する新しいフレームワークを提案する。 本研究では,最新の数発のNeRFモデルと比較して,競争力のある結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T05:14:12Z)
• Learning Neural Radiance Fields from Multi-View Geometry [1.1011268090482573]
  画像に基づく3次元再構成のために,多視点幾何アルゴリズムとニューラルレージアンス場(NeRF)を組み合わせたMVG-NeRF(MVG-NeRF)というフレームワークを提案する。 NeRFは暗黙の3D表現の分野に革命をもたらした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T08:53:35Z)
• Estimating Neural Reflectance Field from Radiance Field using Tree Structures [29.431165709718794]
  本研究では,物体のニューラルリフレクタンス場(NReF)を,未知の照明下での多視点画像の集合から推定する手法を提案する。 NReFは3次元形状と物体の視認性を表しており、画像のみから推定することは困難である。 提案手法は,Neural Radiance Field (NeRF) をプロキシ表現として利用することでこの問題を解決し,さらに分解を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T10:21:31Z)
• NerfingMVS: Guided Optimization of Neural Radiance Fields for Indoor Multi-view Stereo [97.07453889070574]
  本稿では,従来のSfM再構成と学習に基づく先行手法を併用した多視点深度推定手法を提案する。 提案手法は室内シーンにおける最先端手法を著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T17:54:31Z)
• NeRF in detail: Learning to sample for view synthesis [104.75126790300735]
  ニューラルレイディアンス場(NeRF)法は目覚ましい新しいビュー合成を実証している。 この作業では、バニラ粗大なアプローチの明確な制限に対処します -- パフォーマンスに基づいており、手元にあるタスクのエンドツーエンドをトレーニングしていません。 我々は、サンプルの提案と、そのネットワークにおける重要性を学習し、そのニューラルネットワークアーキテクチャに対する複数の代替案を検討し比較する、微分可能なモジュールを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T17:59:10Z)

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。