論文の概要: Informative Rays Selection for Few-Shot Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17561v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 11:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 10:17:34.149656
• Title: Informative Rays Selection for Few-Shot Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: Few-Shot Neural Radiance Fieldのインフォームティブ光選択
• Authors: Marco Orsingher, Anthony Dell'Eva, Paolo Zani, Paolo Medici, Massimo Bertozzi
• Abstract要約: KeyNeRFは、重要な情報線に着目して、数ショットのシナリオでNeRFを訓練するための、シンプルで効果的な方法である。 提案手法は,既存のNeRFの最小限の変更を必要としながら,最先端の手法に対して良好に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3599866690398789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have recently emerged as a powerful method for image-based 3D reconstruction, but the lengthy per-scene optimization limits their practical usage, especially in resource-constrained settings. Existing approaches solve this issue by reducing the number of input views and regularizing the learned volumetric representation with either complex losses or additional inputs from other modalities. In this paper, we present KeyNeRF, a simple yet effective method for training NeRF in few-shot scenarios by focusing on key informative rays. Such rays are first selected at camera level by a view selection algorithm that promotes baseline diversity while guaranteeing scene coverage, then at pixel level by sampling from a probability distribution based on local image entropy. Our approach performs favorably against state-of-the-art methods, while requiring minimal changes to existing NeRF codebases.
• Abstract（参考訳）: NeRF(Neural Radiance Fields)は最近、画像ベースの3D再構成の強力な方法として登場したが、シーンごとの長い最適化は、特にリソース制約のある環境での実用的利用を制限する。 既存のアプローチでは、入力ビューの数を減らし、複雑な損失または他のモダリティからの追加入力で学習されたボリューム表現を規則化する。 本稿では,キー情報線に着目して,数ショットシナリオにおけるNeRFの簡易かつ効果的なトレーニング方法であるKeyNeRFを提案する。 このような光線は、まず、シーンのカバレッジを保証しながらベースラインの多様性を促進するビューセレクションアルゴリズムによりカメラレベルで選択され、その後、ローカル画像エントロピーに基づく確率分布からのサンプリングにより画素レベルで選択される。 提案手法は,既存のNeRFコードベースの変更を最小限に抑えつつ,最先端の手法に対して良好に機能する。

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