論文の概要: Residual-NeRF: Learning Residual NeRFs for Transparent Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06181v1
• Date: Fri, 10 May 2024 01:53:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:57:10.597818
• Title: Residual-NeRF: Learning Residual NeRFs for Transparent Object Manipulation
• Title（参考訳）: 残留NeRF:透明物体マニピュレーションのための残留NeRFの学習
• Authors: Bardienus P. Duisterhof, Yuemin Mao, Si Heng Teng, Jeffrey Ichnowski,
• Abstract要約: 既存の手法では、透明物体に挑戦するための完全な深度マップの再構築が困難である。 近年の研究では、透明な物体を持つシーンにおける深度知覚のために、ニューラル放射場(NeRF)がうまく機能していることが示されている。 透明物体の深度知覚とトレーニング速度を改善する手法であるResidual-NeRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.395916591967461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Transparent objects are ubiquitous in industry, pharmaceuticals, and households. Grasping and manipulating these objects is a significant challenge for robots. Existing methods have difficulty reconstructing complete depth maps for challenging transparent objects, leaving holes in the depth reconstruction. Recent work has shown neural radiance fields (NeRFs) work well for depth perception in scenes with transparent objects, and these depth maps can be used to grasp transparent objects with high accuracy. NeRF-based depth reconstruction can still struggle with especially challenging transparent objects and lighting conditions. In this work, we propose Residual-NeRF, a method to improve depth perception and training speed for transparent objects. Robots often operate in the same area, such as a kitchen. By first learning a background NeRF of the scene without transparent objects to be manipulated, we reduce the ambiguity faced by learning the changes with the new object. We propose training two additional networks: a residual NeRF learns to infer residual RGB values and densities, and a Mixnet learns how to combine background and residual NeRFs. We contribute synthetic and real experiments that suggest Residual-NeRF improves depth perception of transparent objects. The results on synthetic data suggest Residual-NeRF outperforms the baselines with a 46.1% lower RMSE and a 29.5% lower MAE. Real-world qualitative experiments suggest Residual-NeRF leads to more robust depth maps with less noise and fewer holes. Website: https://residual-nerf.github.io
• Abstract（参考訳）: 透明な物体は、産業、医薬品、家庭に広く分布している。 これらのオブジェクトのグラッピングと操作は、ロボットにとって重要な課題である。 既存の手法では、透明な物体に挑戦するための完全な深度マップの再構築が困難であり、深度復元に穴が開いている。 近年の研究では、透明物体のシーンにおける深度知覚のためにニューラル放射場(NeRF)がうまく機能しており、これらの深度マップは高精度に透明物体を把握できる。 NeRFベースの深度再構成は、特に困難な透明な物体や照明条件に苦戦する可能性がある。 本研究では,透明物体の深度知覚とトレーニング速度を改善する手法であるResidual-NeRFを提案する。 ロボットは台所など、しばしば同じエリアで動作します。 まず、透明な物体を操作せずに背景のNeRFを学習することにより、新しい物体で変化を学習する際のあいまいさを低減する。 残差NeRFは残差RGB値と密度を推定し、Mixnetは背景と残差NeRFを結合する方法を学ぶ。 我々は,Residual-NeRFが透明物体の深度知覚を改善することを示唆する合成および実実験に貢献する。 合成データから、Residual-NeRFは、RMSEの46.1%、MAEの29.5%でベースラインを上回っていることが示唆された。 実世界の定性的実験は、残留-NeRFがより頑丈で、ノイズが少なく、穴も少なくなることを示唆している。 ウェブサイト:https://residual-nerf.github.io

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