論文の概要: Bayesian NeRF: Quantifying Uncertainty with Volume Density in Neural Radiance Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06727v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 04:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 15:29:37.765583
- Title: Bayesian NeRF: Quantifying Uncertainty with Volume Density in Neural Radiance Fields
- Title（参考訳）: Bayesian NeRF:ニューラル放射場における体積密度の不確かさの定量化
- Authors: Sibeak Lee, Kyeongsu Kang, Hyeonwoo Yu,
- Abstract要約: 本稿では,幾何体積構造における不確かさを明示的に定量するベイズニューラルネットワーク場(NeRF)を提案する。
NeRFは、様々な視点から、リッチなシーン表現、色と密度を3D空間に表示することで、伝統的な幾何学的手法から分岐する。
提案手法は,RGBだけでなく,ネットワークの追加や経験的仮定を必要とせず,不確実性を管理するためにシームレスに拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3108652488669732
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the Bayesian Neural Radiance Field (NeRF), which explicitly quantifies uncertainty in geometric volume structures without the need for additional networks, making it adept for challenging observations and uncontrolled images. NeRF diverges from traditional geometric methods by offering an enriched scene representation, rendering color and density in 3D space from various viewpoints. However, NeRF encounters limitations in relaxing uncertainties by using geometric structure information, leading to inaccuracies in interpretation under insufficient real-world observations. Recent research efforts aimed at addressing this issue have primarily relied on empirical methods or auxiliary networks. To fundamentally address this issue, we propose a series of formulational extensions to NeRF. By introducing generalized approximations and defining density-related uncertainty, our method seamlessly extends to manage uncertainty not only for RGB but also for depth, without the need for additional networks or empirical assumptions. In experiments we show that our method significantly enhances performance on RGB and depth images in the comprehensive dataset, demonstrating the reliability of the Bayesian NeRF approach to quantifying uncertainty based on the geometric structure.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,付加的なネットワークを必要とせず,幾何体積構造の不確かさを明示的に定量化するベイズニューラルネットワーク場(NeRF)について述べる。
NeRFは、様々な視点から、リッチなシーン表現、色と密度を3D空間に表示することで、伝統的な幾何学的手法から分岐する。
しかし、NeRFは幾何学的構造情報を用いて不確実性を緩和する際の限界に遭遇し、現実世界の観測が不十分な場合の解釈の不正確さをもたらす。
この問題に対処するための最近の研究努力は、主に経験的手法や補助的ネットワークに依存している。
この問題を根本的に解決するために、我々はNeRFに対する一連の定式化拡張を提案する。
一般化近似を導入し,密度関連不確実性を定義することで,RGBだけでなく,ネットワークの追加や経験的仮定を必要とせずに,不確実性の管理をシームレスに行えるようにした。
実験の結果,この手法は総合データセットにおけるRGBおよび深度画像の性能を大幅に向上させ,幾何構造に基づく不確実性の定量化のためのベイジアンNeRFアプローチの信頼性を示す。
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