論文の概要: Reg-NF: Efficient Registration of Implicit Surfaces within Neural Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09722v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 05:31:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 16:50:30.163272
- Title: Reg-NF: Efficient Registration of Implicit Surfaces within Neural Fields
- Title（参考訳）: reg-nf: 神経野内における暗黙的表面の効率的な登録
- Authors: Stephen Hausler, David Hall, Sutharsan Mahendren and Peyman Moghadam
- Abstract要約: 本稿では2つの任意のニューラルネットワーク間の相対的な6-DoF変換を最適化するReg-NFについて述べる。
Reg-NFの主な構成要素は、双方向の登録損失、多視点表面サンプリング、および体積符号距離関数の利用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.949522577812908
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural fields, coordinate-based neural networks, have recently gained
popularity for implicitly representing a scene. In contrast to classical
methods that are based on explicit representations such as point clouds, neural
fields provide a continuous scene representation able to represent 3D geometry
and appearance in a way which is compact and ideal for robotics applications.
However, limited prior methods have investigated registering multiple neural
fields by directly utilising these continuous implicit representations. In this
paper, we present Reg-NF, a neural fields-based registration that optimises for
the relative 6-DoF transformation between two arbitrary neural fields, even if
those two fields have different scale factors. Key components of Reg-NF include
a bidirectional registration loss, multi-view surface sampling, and utilisation
of volumetric signed distance functions (SDFs). We showcase our approach on a
new neural field dataset for evaluating registration problems. We provide an
exhaustive set of experiments and ablation studies to identify the performance
of our approach, while also discussing limitations to provide future direction
to the research community on open challenges in utilizing neural fields in
unconstrained environments.
- Abstract（参考訳）: 座標ベースのニューラルネットワークであるニューラルネットワークは、最近、暗黙的にシーンを表現することで人気を集めている。
点雲のような明示的な表現に基づく古典的な方法とは対照的に、ニューラルネットワークは3次元幾何学と外観をコンパクトでロボット工学の応用に理想的な方法で表現できる連続的なシーン表現を提供する。
しかし、これらの連続的な暗黙的表現を直接利用して、複数のニューラルネットワークの登録を限定的に検討している。
本稿では,2つの任意のニューラルネットワーク間の相対的6-dof変換を最適化したreg-nf(reg-nf)について述べる。
Reg-NFの主な構成要素は、双方向の登録損失、多視点表面サンプリング、ボリューム符号距離関数(SDF)の利用である。
登録問題を評価するための新しいニューラルフィールドデータセットのアプローチについて紹介する。
実験とアブレーション実験を徹底的に実施し,本手法の性能を解明するとともに,未学習環境におけるニューラルネットワークの利用に関するオープンな課題について,研究コミュニティに今後の方向性を提供するための限界についても検討した。
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