論文の概要: NeRF-VO: Real-Time Sparse Visual Odometry with Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13471v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 22:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:26:20.912182
• Title: NeRF-VO: Real-Time Sparse Visual Odometry with Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: NeRF-VO:ニューラルラジアンス場を用いたリアルタイムスパース視覚計測
• Authors: Jens Naumann, Binbin Xu, Stefan Leutenegger, Xingxing Zuo
• Abstract要約: NeRF-VOは、低遅延カメラトラッキングとニューラルラディアンスシーン表現のための学習ベースのスパースビジュアルオドメトリーを統合している。 シーン表現の光学的および幾何学的忠実度の両方において、例外的な性能を示す。 我々は、様々な合成および実世界のデータセットにおけるポーズ推定精度、新しいビュー忠実度、密度の高い再構成品質において、最先端の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.396127163087902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a novel monocular visual odometry (VO) system, NeRF-VO, that integrates learning-based sparse visual odometry for low-latency camera tracking and a neural radiance scene representation for sophisticated dense reconstruction and novel view synthesis. Our system initializes camera poses using sparse visual odometry and obtains view-dependent dense geometry priors from a monocular depth prediction network. We harmonize the scale of poses and dense geometry, treating them as supervisory cues to train a neural implicit scene representation. NeRF-VO demonstrates exceptional performance in both photometric and geometric fidelity of the scene representation by jointly optimizing a sliding window of keyframed poses and the underlying dense geometry, which is accomplished through training the radiance field with volume rendering. We surpass state-of-the-art methods in pose estimation accuracy, novel view synthesis fidelity, and dense reconstruction quality across a variety of synthetic and real-world datasets, while achieving a higher camera tracking frequency and consuming less GPU memory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低遅延カメラ追跡のための学習ベースのスパースビジュアルオドメトリと,高度な高密度再構成と新しいビュー合成のためのニューラルネットワークラミアンスシーン表現を統合した,新しい単眼視覚オドメトリ(vo)システムであるnerf-voを提案する。 本システムでは、カメラポーズを疎視オドメトリを用いて初期化し、単眼深度予測ネットワークから視点依存の密度幾何を事前取得する。 我々はポーズの規模と密な幾何学を調和させ、それらを神経暗黙のシーン表現を訓練するための監督的手がかりとして扱う。 nerf-voは、キーフレームポーズのスライディングウインドウと基礎となる密度幾何を共同で最適化することで、シーン表現の測光と幾何学的忠実性の両方において例外的な性能を示す。 本研究では,ポーズ推定精度,新規なビュー合成精度,多種多様な合成データと実世界のデータセット間の密集したコンストラクション品質において最先端の手法を超越し,高いカメラトラッキング周波数と少ないgpuメモリを実現する。

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