論文の概要: IFFNeRF: Initialisation Free and Fast 6DoF pose estimation from a single image and a NeRF model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12682v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 12:36:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 14:23:34.326218
• Title: IFFNeRF: Initialisation Free and Fast 6DoF pose estimation from a single image and a NeRF model
• Title（参考訳）: IFFNeRF: 単一画像とNeRFモデルからの自由かつ高速な6DoFポーズ推定
• Authors: Matteo Bortolon, Theodore Tsesmelis, Stuart James, Fabio Poiesi, Alessio Del Bue,
• Abstract要約: IFFNeRFを導入し、所定の画像の6自由度カメラポーズを推定する。 IFFNeRFは特にリアルタイムに動作するように設計されており、最初のポーズ推定の必要性を排除している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.202161109957608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce IFFNeRF to estimate the six degrees-of-freedom (6DoF) camera pose of a given image, building on the Neural Radiance Fields (NeRF) formulation. IFFNeRF is specifically designed to operate in real-time and eliminates the need for an initial pose guess that is proximate to the sought solution. IFFNeRF utilizes the Metropolis-Hasting algorithm to sample surface points from within the NeRF model. From these sampled points, we cast rays and deduce the color for each ray through pixel-level view synthesis. The camera pose can then be estimated as the solution to a Least Squares problem by selecting correspondences between the query image and the resulting bundle. We facilitate this process through a learned attention mechanism, bridging the query image embedding with the embedding of parameterized rays, thereby matching rays pertinent to the image. Through synthetic and real evaluation settings, we show that our method can improve the angular and translation error accuracy by 80.1% and 67.3%, respectively, compared to iNeRF while performing at 34fps on consumer hardware and not requiring the initial pose guess.
• Abstract（参考訳）: IFFNeRFを導入し、ニューラルネットワーク(NeRF)の定式化に基づいて、与えられた画像の6自由度(6DoF)カメラポーズを推定する。 IFFNeRFは特にリアルタイムに動作するよう設計されており、探索された解に近づいた最初のポーズ推定の必要性を排除している。 IFFNeRFは、メトロポリス・ハスティングアルゴリズムを用いて、NeRFモデルから表面点をサンプリングする。 これらの点から、画素レベルのビュー合成により、光線を鋳造し、各光線の色を推定する。 カメラのポーズは、クエリ画像と結果バンドルの対応を選択することで、最小のスクエア問題の解決策として推定することができる。 このプロセスは学習された注意機構を通じて促進され、パラメータ化された線を埋め込んだクエリイメージをブリッジすることで、画像に関連付けられた光をマッチングする。 提案手法は, 消費者ハードウェア上で34fps動作し, 初期ポーズ推定を必要としないiNeRFと比較して, 角度誤差と翻訳誤差の精度を80.1%, 67.3%向上できることを示す。

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