論文の概要: DeepMIF: Deep Monotonic Implicit Fields for Large-Scale LiDAR 3D Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17550v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 10:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 20:59:10.301552
• Title: DeepMIF: Deep Monotonic Implicit Fields for Large-Scale LiDAR 3D Mapping
• Title（参考訳）: DeepMIF:大規模LiDAR3Dマッピングのためのディープモノトニックインシシシトフィールド
• Authors: Kutay Yılmaz, Matthias Nießner, Anastasiia Kornilova, Alexey Artemov,
• Abstract要約: 最近の学習ベース手法は,3次元シーンの表面を近似するために,ニューラル暗黙表現と最適化可能な特徴グリッドを統合している。 この作業では、LiDARデータを正確にフィッティングすることから離れ、代わりにネットワークが3D空間で定義された非メトリックモノトニック暗黙フィールドを最適化する。 提案アルゴリズムは,Mai City, Newer College, KITTIベンチマークで得られた複数の量的および知覚的測定値と視覚的結果を用いて,高品質な高密度3Dマッピング性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.80755234561584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, significant progress has been achieved in sensing real large-scale outdoor 3D environments, particularly by using modern acquisition equipment such as LiDAR sensors. Unfortunately, they are fundamentally limited in their ability to produce dense, complete 3D scenes. To address this issue, recent learning-based methods integrate neural implicit representations and optimizable feature grids to approximate surfaces of 3D scenes. However, naively fitting samples along raw LiDAR rays leads to noisy 3D mapping results due to the nature of sparse, conflicting LiDAR measurements. Instead, in this work we depart from fitting LiDAR data exactly, instead letting the network optimize a non-metric monotonic implicit field defined in 3D space. To fit our field, we design a learning system integrating a monotonicity loss that enables optimizing neural monotonic fields and leverages recent progress in large-scale 3D mapping. Our algorithm achieves high-quality dense 3D mapping performance as captured by multiple quantitative and perceptual measures and visual results obtained for Mai City, Newer College, and KITTI benchmarks. The code of our approach will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年、特にLiDARセンサのような近代的な取得装置を用いて、実際の屋外3D環境を検知する大きな進歩が達成されている。 残念ながら、それらは基本的に、密集した完全な3Dシーンを生成する能力に制限されている。 この問題に対処するため、近年の学習ベース手法では、ニューラル暗黙表現と最適化可能な特徴グリッドを統合して、3Dシーンの表面を近似する。 しかし, 生のLiDAR線に沿った試料は, スパースの性質からノイズの多い3次元マッピング結果をもたらす。 代わりに、この作業では、正確にLiDARデータをフィッティングすることから離れ、代わりにネットワークは3D空間で定義された非メトリックモノトニックな暗黙の場を最適化する。 本研究は,ニューラルモノトニック場を最適化し,大規模3次元マッピングの最近の進歩を生かしたモノトニック性損失を学習システムとして設計する。 提案アルゴリズムは,Mai City, Newer College, KITTIベンチマークで得られた複数の量的および知覚的測定値と視覚的結果を用いて,高品質な高密度3Dマッピング性能を実現する。 このアプローチのコードは公開されます。

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