論文の概要: ThermoNeRF: Multimodal Neural Radiance Fields for Thermal Novel View Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12154v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 18:10:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 18:31:46.202933
- Title: ThermoNeRF: Multimodal Neural Radiance Fields for Thermal Novel View Synthesis
- Title（参考訳）: ThermoNeRF: 熱合成のためのマルチモーダル神経放射場
- Authors: Mariam Hassan, Florent Forest, Olga Fink, Malcolm Mielle,
- Abstract要約: 本研究では,新しいRGBとサーマルビューを共同でレンダリングする手法であるThermoNeRFを提案する。
熱画像のテクスチャの欠如を克服するために,RGBと熱画像を組み合わせてシーン密度を学習する。
また、シーン再構築に利用可能なRGB+熱的データセットの欠如を緩和する新しいデータセットであるThermoScenesも導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.66229031510643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Thermal scene reconstruction exhibit great potential for ap- plications across a broad spectrum of fields, including building energy consumption analysis and non-destructive testing. However, existing meth- ods typically require dense scene measurements and often rely on RGB images for 3D geometry reconstruction, with thermal information being projected post-reconstruction. This two-step strategy, adopted due to the lack of texture in thermal images, can lead to disparities between the geometry and temperatures of the reconstructed objects and those of the actual scene. To address this challenge, we propose ThermoNeRF, a novel multimodal approach based on Neural Radiance Fields, capable of rendering new RGB and thermal views of a scene jointly. To overcome the lack of texture in thermal images, we use paired RGB and thermal images to learn scene density, while distinct networks estimate color and temperature information. Furthermore, we introduce ThermoScenes, a new dataset to palliate the lack of available RGB+thermal datasets for scene reconstruction. Experimental results validate that ThermoNeRF achieves accurate thermal image synthesis, with an average mean ab- solute error of 1.5{\deg}C, an improvement of over 50% compared to using concatenated RGB+thermal data with Nerfacto, a state-of-the-art NeRF method.
- Abstract（参考訳）: 熱環境の再構築は、建築エネルギー消費分析や非破壊試験など、幅広い分野にわたるap-plicationの可能性を秘めている。
しかし、既存のメスオードは通常、密集したシーン計測を必要とし、しばしばRGB画像に頼って3次元形状の再構成を行い、熱情報は再建後に投影される。
この2段階の戦略は、熱画像のテクスチャの欠如によって採用され、再構成された物体の形状と温度と実際のシーンの温度の相違をもたらす可能性がある。
この課題に対処するため,ニューラル・ラジアンス・フィールドに基づく新しいマルチモーダル・アプローチであるThermoNeRFを提案する。
熱画像のテクスチャの欠如を克服するために,RGBと熱画像を組み合わせてシーン密度を学習し,異なるネットワークが色や温度情報を推定する。
さらに、シーン再構築に利用可能なRGB+熱的データセットの欠如を緩和する新しいデータセットであるThermoScenesを紹介する。
実験結果から, サーモネフロンの平均絶対温度誤差は1.5{\deg}Cであり, コンカレントRGB+熱データとNerfactoを用いた場合に比べて50%以上向上した。
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