論文の概要: MSI-NeRF: Linking Omni-Depth with View Synthesis through Multi-Sphere Image aided Generalizable Neural Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10840v3
• Date: Sun, 03 Nov 2024 06:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:30.331405
• Title: MSI-NeRF: Linking Omni-Depth with View Synthesis through Multi-Sphere Image aided Generalizable Neural Radiance Field
• Title（参考訳）: MSI-NeRF: 一般化可能なニューラルラジアンス場を用いた多球画像による視線合成とオムニ奥行きのリンク
• Authors: Dongyu Yan, Guanyu Huang, Fengyu Quan, Haoyao Chen,
• Abstract要約: 深層学習全方位深度推定と新しいビュー合成を組み合わせたMSI-NeRFを提案する。 入力画像の特徴抽出とワープにより,コストボリュームとして多面体画像を構築する。 ネットワークには,4つの画像のみを用いて未知のシーンを効率的に再構築する一般化機能がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3162012586770577
• License:
• Abstract: Panoramic observation using fisheye cameras is significant in virtual reality (VR) and robot perception. However, panoramic images synthesized by traditional methods lack depth information and can only provide three degrees-of-freedom (3DoF) rotation rendering in VR applications. To fully preserve and exploit the parallax information within the original fisheye cameras, we introduce MSI-NeRF, which combines deep learning omnidirectional depth estimation and novel view synthesis. We construct a multi-sphere image as a cost volume through feature extraction and warping of the input images. We further build an implicit radiance field using spatial points and interpolated 3D feature vectors as input, which can simultaneously realize omnidirectional depth estimation and 6DoF view synthesis. Leveraging the knowledge from depth estimation task, our method can learn scene appearance by source view supervision only. It does not require novel target views and can be trained conveniently on existing panorama depth estimation datasets. Our network has the generalization ability to reconstruct unknown scenes efficiently using only four images. Experimental results show that our method outperforms existing methods in both depth estimation and novel view synthesis tasks.
• Abstract（参考訳）: 魚眼カメラを用いたパノラマ観察は、仮想現実(VR)とロボットの知覚において重要である。 しかし、従来の方法で合成されたパノラマ画像は深度情報がなく、VRアプリケーションでは3自由度(3DoF)回転レンダリングしか提供できない。 魚眼カメラの視差情報を完全に保存し,活用するために,深層学習の全方位深度推定と新しいビュー合成を組み合わせたMSI-NeRFを導入する。 入力画像の特徴抽出とワープにより,コストボリュームとして多面体画像を構築する。 さらに空間点と補間された3次元特徴ベクトルを入力とし、全方位深度推定と6DoFビュー合成を同時に実現できる暗黙の放射場を構築する。 深度推定タスクから知識を活用すれば,ソースビューの監督のみでシーンの外観を学習することができる。 新規なターゲットビューは必要とせず、既存のパノラマ深度推定データセットを便利にトレーニングすることができる。 ネットワークには,4つの画像のみを用いて未知のシーンを効率的に再構築する一般化機能がある。 実験結果から,本手法は,深度推定と新しいビュー合成の両タスクにおいて,既存の手法よりも優れていることがわかった。

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