論文の概要: Evaluating Neural Radiance Fields (NeRFs) for 3D Plant Geometry Reconstruction in Field Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10344v3
• Date: Tue, 6 Aug 2024 15:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 19:22:06.479562
• Title: Evaluating Neural Radiance Fields (NeRFs) for 3D Plant Geometry Reconstruction in Field Conditions
• Title（参考訳）: 現場環境における3次元プラント形状再構成のためのニューラルレーダランス場(NeRF)の評価
• Authors: Muhammad Arbab Arshad, Talukder Jubery, James Afful, Anushrut Jignasu, Aditya Balu, Baskar Ganapathysubramanian, Soumik Sarkar, Adarsh Krishnamurthy,
• Abstract要約: 各種環境における植物の3次元再構成のための異なるニューラルレージアンスフィールド(NeRF)技術の評価を行った。 NeRFモデルは、GPUで30分トレーニングした後、74.6%のF1スコアを達成している。 我々は,平均F1スコアの7.4%の低下を達成しつつ,ほぼ半分のトレーニング時間を短縮するNeRFトレーニングの早期停止手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.778062537712406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We evaluate different Neural Radiance Fields (NeRFs) techniques for the 3D reconstruction of plants in varied environments, from indoor settings to outdoor fields. Traditional methods usually fail to capture the complex geometric details of plants, which is crucial for phenotyping and breeding studies. We evaluate the reconstruction fidelity of NeRFs in three scenarios with increasing complexity and compare the results with the point cloud obtained using LiDAR as ground truth. In the most realistic field scenario, the NeRF models achieve a 74.6% F1 score after 30 minutes of training on the GPU, highlighting the efficacy of NeRFs for 3D reconstruction in challenging environments. Additionally, we propose an early stopping technique for NeRF training that almost halves the training time while achieving only a reduction of 7.4% in the average F1 score. This optimization process significantly enhances the speed and efficiency of 3D reconstruction using NeRFs. Our findings demonstrate the potential of NeRFs in detailed and realistic 3D plant reconstruction and suggest practical approaches for enhancing the speed and efficiency of NeRFs in the 3D reconstruction process.
• Abstract（参考訳）: 室内環境から屋外環境まで,様々な環境における植物の3次元再構成のための異なるニューラルレージアンスフィールド(NeRF)技術の評価を行った。 伝統的な方法は通常、植物の複雑な幾何学的詳細を捉えるのに失敗し、これは表現型や繁殖の研究に不可欠である。 複雑化を伴う3つのシナリオにおけるNeRFの再構成忠実度を評価し,LiDARを用いて得られた点群との比較を行った。 最も現実的なフィールドシナリオでは、NeRFモデルはGPUで30分トレーニングした後、74.6%のF1スコアを達成し、挑戦的な環境での3D再構成におけるNeRFの有効性を強調した。 さらに,平均F1スコアの7.4%の低下を達成しつつ,ほぼ半分のトレーニング時間を短縮するNeRFトレーニングの早期停止手法を提案する。 この最適化プロセスは、NeRFを用いた3次元再構成の速度と効率を大幅に向上させる。 本研究は, 精密かつ現実的な3次元プラント再建におけるNeRFの可能性を実証し, 3次元再構築プロセスにおけるNeRFの速度と効率を高めるための実践的アプローチを提案する。

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