論文の概要: TD-NeRF: Novel Truncated Depth Prior for Joint Camera Pose and Neural Radiance Field Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07027v2
- Date: Mon, 07 Oct 2024 08:28:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:40:57.615255
- Title: TD-NeRF: Novel Truncated Depth Prior for Joint Camera Pose and Neural Radiance Field Optimization
- Title（参考訳）: TD-NeRF:ジョイントカメラポースとニューラルラジアンスフィールド最適化に先立つ新しい切り裂き深さ
- Authors: Zhen Tan, Zongtan Zhou, Yangbing Ge, Zi Wang, Xieyuanli Chen, Dewen Hu,
- Abstract要約: 正確なカメラポーズへの依存は、3D再構成とSLAMタスクのためのNeural Radiance Fields(NeRF)モデルを広く展開する上で大きな障壁となる。
既存の手法では、カメラのポーズを協調的に最適化するために単眼深度前処理を導入し、NeRFは奥行き前処理を完全に活用できず、固有のノイズの影響を無視する。
本稿では,未知のカメラポーズからNeRFをトレーニングするための新しいアプローチであるTrncated Depth NeRF(TD-NeRF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.73020713365866
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- Abstract: The reliance on accurate camera poses is a significant barrier to the widespread deployment of Neural Radiance Fields (NeRF) models for 3D reconstruction and SLAM tasks. The existing method introduces monocular depth priors to jointly optimize the camera poses and NeRF, which fails to fully exploit the depth priors and neglects the impact of their inherent noise. In this paper, we propose Truncated Depth NeRF (TD-NeRF), a novel approach that enables training NeRF from unknown camera poses - by jointly optimizing learnable parameters of the radiance field and camera poses. Our approach explicitly utilizes monocular depth priors through three key advancements: 1) we propose a novel depth-based ray sampling strategy based on the truncated normal distribution, which improves the convergence speed and accuracy of pose estimation; 2) to circumvent local minima and refine depth geometry, we introduce a coarse-to-fine training strategy that progressively improves the depth precision; 3) we propose a more robust inter-frame point constraint that enhances robustness against depth noise during training. The experimental results on three datasets demonstrate that TD-NeRF achieves superior performance in the joint optimization of camera pose and NeRF, surpassing prior works, and generates more accurate depth geometry. The implementation of our method has been released at https://github.com/nubot-nudt/TD-NeRF.
- Abstract（参考訳）: 正確なカメラポーズへの依存は、3D再構成とSLAMタスクのためのNeural Radiance Fields(NeRF)モデルを広く展開する上で大きな障壁となる。
既存の手法では、カメラのポーズを協調的に最適化するために単眼深度前処理を導入し、NeRFは奥行き前処理を完全に活用できず、固有のノイズの影響を無視する。
本稿では,未知のカメラポーズからNeRFをトレーニングするための新しいアプローチであるTrncated Depth NeRF(TD-NeRF)を提案する。
我々のアプローチは、三つの重要な進歩を通して、単分子深度を明示的に活用する。
1) 提案手法では, 提案手法の収束速度とポーズ推定精度を向上させるため, トランカット正規分布に基づく新しい深度線サンプリング手法を提案する。
2) 局所的なミニマを回避し, 深度幾何学を洗練させるため, 深度精度を徐々に向上させる粗大な訓練戦略を導入する。
3) より堅牢なフレーム間制約を提案し, トレーニング中の奥行き雑音に対する堅牢性を高める。
3つのデータセットによる実験結果から,TD-NeRFはカメラポーズとNeRFの共同最適化において優れた性能を示し,従来よりも優れ,より正確な深度形状を生成することがわかった。
本手法の実装はhttps://github.com/nubot-nudt/TD-NeRFで公開された。
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