論文の概要: Depth Supervised Neural Surface Reconstruction from Airborne Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16429v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 09:02:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:19:10.446110
• Title: Depth Supervised Neural Surface Reconstruction from Airborne Imagery
• Title（参考訳）: 空中画像からの深度監視型ニューラルサーフェス再構成
• Authors: Vincent Hackstein, Paul Fauth-Mayer, Matthias Rothermel, Norbert Haala,
• Abstract要約: 本研究では, ナディルのみ, 斜め, 高解像度画像など, 異なる特徴を示す空中画像ブロックに対するNeRFの適用性について検討した。 我々の研究は、署名された距離関数(SDF)による3次元シーンをモデル化する最先端のフレームワークであるVolSDFに基づいている。 評価のために、NeRFベースの再構成は、空中画像のための公開ベンチマークデータセットの結果と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6749750044497732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While originally developed for novel view synthesis, Neural Radiance Fields (NeRFs) have recently emerged as an alternative to multi-view stereo (MVS). Triggered by a manifold of research activities, promising results have been gained especially for texture-less, transparent, and reflecting surfaces, while such scenarios remain challenging for traditional MVS-based approaches. However, most of these investigations focus on close-range scenarios, with studies for airborne scenarios still missing. For this task, NeRFs face potential difficulties at areas of low image redundancy and weak data evidence, as often found in street canyons, facades or building shadows. Furthermore, training such networks is computationally expensive. Thus, the aim of our work is twofold: First, we investigate the applicability of NeRFs for aerial image blocks representing different characteristics like nadir-only, oblique and high-resolution imagery. Second, during these investigations we demonstrate the benefit of integrating depth priors from tie-point measures, which are provided during presupposed Bundle Block Adjustment. Our work is based on the state-of-the-art framework VolSDF, which models 3D scenes by signed distance functions (SDFs), since this is more applicable for surface reconstruction compared to the standard volumetric representation in vanilla NeRFs. For evaluation, the NeRF-based reconstructions are compared to results of a publicly available benchmark dataset for airborne images.
• Abstract（参考訳）: 当初、新しいビュー合成のために開発されたが、最近、マルチビューステレオ (MVS) の代替としてNeural Radiance Fields (NeRF) が登場した。 特にテクスチャのない、透明で、反射する表面に対して有望な結果が得られたが、従来のMVSベースのアプローチではそのようなシナリオは難しいままである。 しかし、これらの調査のほとんどは近距離シナリオに焦点を当てており、空域シナリオの研究はいまだに欠落している。 この課題のために、NeRFは、ストリートキャニオンやファサード、ビルディングシャドーに見られるように、画像冗長性の低い領域や弱いデータ証拠で潜在的に困難に直面している。 さらに、そのようなネットワークのトレーニングには計算コストがかかる。 まず,ナディルのみ,斜め,高解像度の画像など,異なる特徴を示す空中画像ブロックに対するNeRFの適用性について検討する。 第2に、これらの調査において、予め提案されたバンドルブロック調整時に提供されるタイポイント測度からの奥行き事前の統合の利点を実証する。 我々の研究は,3次元シーンを符号付き距離関数(SDF)でモデル化する最先端のフレームワークであるVolSDFをベースとしている。 評価のために、NeRFベースの再構成は、空中画像のための公開ベンチマークデータセットの結果と比較される。

関連論文リスト

• ProvNeRF: Modeling per Point Provenance in NeRFs as a Stochastic Field [52.09661042881063]
  テキストフィールドとしてNeRFのbfprovenance(可視な位置)をモデル化する手法を提案する。 我々は、NeRF最適化におけるポイントごとの精度のモデリングにより、新しいビュー合成と不確実性推定の改善につながる情報により、モデルが強化されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T06:19:18Z)
• 3D Visibility-aware Generalizable Neural Radiance Fields for Interacting Hands [51.305421495638434]
  ニューラル放射場(NeRF)は、シーン、オブジェクト、人間の3D表現を約束する。 本稿では,手動操作のための一般化可能な視認可能なNeRFフレームワークを提案する。 Interhand2.6Mデータセットの実験により、提案したVA-NeRFは従来のNeRFよりも著しく優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T00:42:06Z)
• PlaNeRF: SVD Unsupervised 3D Plane Regularization for NeRF Large-Scale Scene Reconstruction [2.2369578015657954]
  ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は2次元画像から3次元シーンを再構成し、新しいビュー・シンセサイザー(NVS)のためのカメラポーズを可能にする NeRFはオーバーフィットからトレーニングの視点に苦しむことが多く、ジオメトリーの再構築は不十分である。 本稿では,RGB画像とセマンティックマップのみを用いて,NeRFの3次元構造を改善する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T13:26:46Z)
• Looking Through the Glass: Neural Surface Reconstruction Against High Specular Reflections [72.45512144682554]
  暗黙的ニューラルレンダリングに基づく新しい表面再構成フレームワークNeuS-HSRを提案する。 NeuS-HSRでは、物体表面は暗黙の符号付き距離関数としてパラメータ化される。 我々は、NeuS-HSRが、HSRに対する高精度で堅牢なターゲット表面再構成において、最先端のアプローチよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T02:34:58Z)
• Clean-NeRF: Reformulating NeRF to account for View-Dependent Observations [67.54358911994967]
  本稿では,複雑なシーンにおける3次元再構成と新しいビューレンダリングのためのクリーンネRFを提案する。 clean-NeRFはプラグインとして実装することができ、既存のNeRFベースのメソッドを追加入力なしですぐに利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T12:24:31Z)
• HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN [0.4606926019499777]
  本稿では,ガウス雑音をNeRFアーキテクチャの重みに変換するために,ハイパーネットワークパラダイムを用いたGANアーキテクチャであるHyperNeRFGANを紹介する。 既存の最先端の代替モデルと比較して顕著な単純さにもかかわらず、提案モデルは多様な画像データセットにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T10:21:18Z)
• CLONeR: Camera-Lidar Fusion for Occupancy Grid-aided Neural Representations [77.90883737693325]
  本稿では,スパース入力センサビューから観測される大規模な屋外運転シーンをモデル化することで,NeRFを大幅に改善するCLONeRを提案する。 これは、NeRFフレームワーク内の占有率と色学習を、それぞれLiDARとカメラデータを用いてトレーニングされた個別のMulti-Layer Perceptron(MLP)に分離することで実現される。 さらに,NeRFモデルと平行に3D Occupancy Grid Maps(OGM)を構築する手法を提案し,この占有グリッドを利用して距離空間のレンダリングのために線に沿った点のサンプリングを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T17:44:50Z)
• Enhancement of Novel View Synthesis Using Omnidirectional Image Completion [61.78187618370681]
  ニューラルレイディアンス場(NeRF)に基づく1枚の360度RGB-D画像から新しいビューを合成する方法を提案する。 実験により,提案手法は実世界と実世界の両方でシーンの特徴を保ちながら,可塑性な新規なビューを合成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T13:49:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。