論文の概要: MonoPatchNeRF: Improving Neural Radiance Fields with Patch-based Monocular Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08252v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 07:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:25:36.524332
• Title: MonoPatchNeRF: Improving Neural Radiance Fields with Patch-based Monocular Guidance
• Title（参考訳）: MonoPatchNeRF: パッチに基づく単眼誘導による神経放射場の改善
• Authors: Yuqun Wu, Jae Yong Lee, Chuhang Zou, Shenlong Wang, Derek Hoiem,
• Abstract要約: 最新の正規化ニューラルラジアンス・フィールド(NeRF)アプローチは、大規模なスパース・ビュー・シーンの幾何学とビュー外挿を損なう。 我々は密度に基づくアプローチを採り、個々の光線の代わりにパッチをサンプリングし、単分子深度と通常の推定値をよりよく組み込む。 提案手法はETH3Dベンチマークの幾何精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.267039546199094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The latest regularized Neural Radiance Field (NeRF) approaches produce poor geometry and view extrapolation for large scale sparse view scenes, such as ETH3D. Density-based approaches tend to be under-constrained, while surface-based approaches tend to miss details. In this paper, we take a density-based approach, sampling patches instead of individual rays to better incorporate monocular depth and normal estimates and patch-based photometric consistency constraints between training views and sampled virtual views. Loosely constraining densities based on estimated depth aligned to sparse points further improves geometric accuracy. While maintaining similar view synthesis quality, our approach significantly improves geometric accuracy on the ETH3D benchmark, e.g. increasing the F1@2cm score by 4x-8x compared to other regularized density-based approaches, with much lower training and inference time than other approaches.
• Abstract（参考訳）: 最新の正規化ニューラルラジアンス・フィールド(NeRF)アプローチは、ETH3Dのような大規模なスパース・ビュー・シーンに対して、ジオメトリーとビューの外挿が貧弱である。 密度ベースのアプローチは制約下にある傾向があり、表面ベースのアプローチは詳細を見逃す傾向にある。 本稿では、密度に基づくアプローチ、個々の光線の代わりにパッチをサンプリングし、単眼深度と通常の推定値、およびトレーニングビューとサンプル仮想ビュー間のパッチベースの光度整合性制約をよりよく組み込む。 スパース点に整合した推定深度に基づく粗く制約された密度は、幾何学的精度をさらに向上させる。 ETH3Dベンチマークでは,他の正規化密度に基づく手法に比べてF1@2cmのスコアを4x-8倍増加させ,トレーニングや推論時間を大幅に短縮する。

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