Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synergistic Integration of Coordinate Network and Tensorial Feature for Improving Neural Radiance Fields from Sparse Inputs

論文の概要: Synergistic Integration of Coordinate Network and Tensorial Feature for Improving Neural Radiance Fields from Sparse Inputs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07857v2
Date: Tue, 4 Jun 2024 08:56:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 09:12:28.948171
Title: Synergistic Integration of Coordinate Network and Tensorial Feature for Improving Neural Radiance Fields from Sparse Inputs
Title（参考訳）: スパース入力による神経放射場改善のためのコーディネートネットワークとテンソル特徴の相乗的統合
Authors: Mingyu Kim, Jun-Seong Kim, Se-Young Yun, Jin-Hwa Kim,
Abstract要約: 本稿では,低周波信号に対する強いバイアスで知られる座標ネットワークと多面表現を統合する手法を提案する。提案手法は,スパース入力を持つ静的および動的NeRFのベースラインモデルよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.901819636977912
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The multi-plane representation has been highlighted for its fast training and inference across static and dynamic neural radiance fields. This approach constructs relevant features via projection onto learnable grids and interpolating adjacent vertices. However, it has limitations in capturing low-frequency details and tends to overuse parameters for low-frequency features due to its bias toward fine details, despite its multi-resolution concept. This phenomenon leads to instability and inefficiency when training poses are sparse. In this work, we propose a method that synergistically integrates multi-plane representation with a coordinate-based MLP network known for strong bias toward low-frequency signals. The coordinate-based network is responsible for capturing low-frequency details, while the multi-plane representation focuses on capturing fine-grained details. We demonstrate that using residual connections between them seamlessly preserves their own inherent properties. Additionally, the proposed progressive training scheme accelerates the disentanglement of these two features. We demonstrate empirically that our proposed method outperforms baseline models for both static and dynamic NeRFs with sparse inputs, achieving comparable results with fewer parameters.
Abstract（参考訳）: マルチプレーン表現は、静的および動的神経放射場を横断する高速な訓練と推論のために強調されている。このアプローチは、学習可能な格子上に投影し、隣接する頂点を補間することで関連する特徴を構築する。しかし、低周波の詳細の取得には限界があり、マルチ解像度の概念にもかかわらず、細部への偏りのため、低周波の特徴のパラメータを過剰に使用する傾向がある。この現象は、トレーニングのポーズがスパースであるときに不安定さと非効率性をもたらす。本研究では,低周波信号に対する強いバイアスで知られる座標ベースMLPネットワークと,多面表現を相乗的に統合する手法を提案する。座標に基づくネットワークは低周波の詳細を捉え、マルチプレーン表現は細かな詳細を捉えることに重点を置いている。それらの間の残余接続は、その固有の特性をシームレスに保存することを示した。さらに,提案手法は,これら2つの特徴の絡み合いを促進させる。提案手法は,スパース入力を持つ静的および動的NeRFのベースラインモデルよりも優れており,パラメータが少なく,同等の結果が得られることを実証的に実証した。

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