論文の概要: Neural Visibility Field for Uncertainty-Driven Active Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06948v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 05:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 17:35:03.932325
• Title: Neural Visibility Field for Uncertainty-Driven Active Mapping
• Title（参考訳）: 不確実性駆動型アクティブマッピングのためのニューラル可視界
• Authors: Shangjie Xue, Jesse Dill, Pranay Mathur, Frank Dellaert, Panagiotis Tsiotra, Danfei Xu,
• Abstract要約: アクティブマッピングに適用したニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)の新しい不確実性定量化手法であるニューラル・ビザビリティ・フィールド(NVF)を提案する。 我々の重要な洞察は、トレーニングビューで見えない領域は、この領域でのNeRFによる本質的に信頼性の低い色予測につながり、合成ビューでは不確実性が増大するということである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.045564635452612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Neural Visibility Field (NVF), a novel uncertainty quantification method for Neural Radiance Fields (NeRF) applied to active mapping. Our key insight is that regions not visible in the training views lead to inherently unreliable color predictions by NeRF at this region, resulting in increased uncertainty in the synthesized views. To address this, we propose to use Bayesian Networks to composite position-based field uncertainty into ray-based uncertainty in camera observations. Consequently, NVF naturally assigns higher uncertainty to unobserved regions, aiding robots to select the most informative next viewpoints. Extensive evaluations show that NVF excels not only in uncertainty quantification but also in scene reconstruction for active mapping, outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラル・ヴィジビリティ・フィールド(NVF, Neural Visibility Field)について述べる。 我々の重要な洞察は、トレーニングビューで見えない領域は、この領域におけるNeRFによる本質的に信頼性の低い色予測につながり、合成ビューでは不確実性が増大するということである。 これを解決するために,ベイジアンネットワークを用いて位置ベースフィールドの不確かさをカメラ観測におけるレイベース不確実性に合成することを提案する。 その結果、NVFは自然に、観測されていない領域に高い不確実性を割り当て、ロボットが最も有益な次の視点を選択するのを助ける。 大規模な評価では,NVFは不確実な定量化だけでなく,能動的マッピングのためのシーン再構成においても優れており,既存の手法よりも優れていた。

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