論文の概要: ActiveNeuS: Active 3D Reconstruction using Neural Implicit Surface Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02568v1
• Date: Sat, 4 May 2024 05:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 19:30:33.321883
• Title: ActiveNeuS: Active 3D Reconstruction using Neural Implicit Surface Uncertainty
• Title（参考訳）: ActiveNeuS:ニューラルインプリシトサーフェス不確かさを用いたアクティブ3次元再構成
• Authors: Hyunseo Kim, Hyeonseo Yang, Taekyung Kim, YoonSung Kim, Jin-Hwa Kim, Byoung-Tak Zhang,
• Abstract要約: 両不確実性を考慮した候補視点の評価を行うActiveNeuSを提案する。 ActiveNeuSは、ニューラルな暗黙の表面の不確かさを計算し、表面情報とともに色の不確かさを提供する。 提案手法は,一般的なデータセットであるBlender と DTU よりも優れており,ActiveNeuS が選択したビューが性能を著しく向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.093719789094557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning in 3D scene reconstruction has been widely studied, as selecting informative training views is critical for the reconstruction. Recently, Neural Radiance Fields (NeRF) variants have shown performance increases in active 3D reconstruction using image rendering or geometric uncertainty. However, the simultaneous consideration of both uncertainties in selecting informative views remains unexplored, while utilizing different types of uncertainty can reduce the bias that arises in the early training stage with sparse inputs. In this paper, we propose ActiveNeuS, which evaluates candidate views considering both uncertainties. ActiveNeuS provides a way to accumulate image rendering uncertainty while avoiding the bias that the estimated densities can introduce. ActiveNeuS computes the neural implicit surface uncertainty, providing the color uncertainty along with the surface information. It efficiently handles the bias by using the surface information and a grid, enabling the fast selection of diverse viewpoints. Our method outperforms previous works on popular datasets, Blender and DTU, showing that the views selected by ActiveNeuS significantly improve performance.
• Abstract（参考訳）: 3次元シーン再構築におけるアクティブラーニングは、情報的学習視点の選択が再建に不可欠であるため、広く研究されている。 近年、NeRF(Neural Radiance Fields)変異体は、画像レンダリングや幾何不確実性を用いたアクティブな3次元再構成の性能向上を示している。 しかし、情報的視点の選択における両不確かさの同時考慮は未解明のままであり、異なるタイプの不確実性を利用すると、スパース入力による初期訓練段階で生じるバイアスを低減できる。 本稿では,両不確実性を考慮した候補視点の評価を行うActiveNeuSを提案する。 ActiveNeuSは、推定された密度がもたらすバイアスを避けながら、画像のレンダリングの不確実性を蓄積する方法を提供する。 ActiveNeuSは、ニューラルな暗黙の表面の不確かさを計算し、表面情報とともに色の不確かさを提供する。 表面情報と格子を用いてバイアスを効率的に処理し、多様な視点の迅速な選択を可能にする。 提案手法は,一般的なデータセットであるBlender と DTU よりも優れており,ActiveNeuS が選択したビューが性能を著しく向上させることを示す。

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