論文の概要: Explicit-NeRF-QA: A Quality Assessment Database for Explicit NeRF Model Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08165v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 15:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:02:37.987162
• Title: Explicit-NeRF-QA: A Quality Assessment Database for Explicit NeRF Model Compression
• Title（参考訳）: Explicit-NeRF-QA: Explicit NeRFモデル圧縮のための品質評価データベース
• Authors: Yuke Xing, Qi Yang, Kaifa Yang, Yilin Xu, Zhu Li,
• Abstract要約: 我々は、NeRF圧縮研究の課題に対処するため、Explicit-NeRF-QAと呼ばれる新しいデータセットを構築した。 4つの典型的なNeRFモデルをトレーニングするために,22個の3Dオブジェクトを多様なジオメトリ,テクスチャ,材料複雑度で使用しています。 実験室環境における主観的な実験を行い、21人の視聴者から主観的なスコアを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.469092315640696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Neural Radiance Fields (NeRF) have demonstrated significant advantages in representing and synthesizing 3D scenes. Explicit NeRF models facilitate the practical NeRF applications with faster rendering speed, and also attract considerable attention in NeRF compression due to its huge storage cost. To address the challenge of the NeRF compression study, in this paper, we construct a new dataset, called Explicit-NeRF-QA. We use 22 3D objects with diverse geometries, textures, and material complexities to train four typical explicit NeRF models across five parameter levels. Lossy compression is introduced during the model generation, pivoting the selection of key parameters such as hash table size for InstantNGP and voxel grid resolution for Plenoxels. By rendering NeRF samples to processed video sequences (PVS), a large scale subjective experiment with lab environment is conducted to collect subjective scores from 21 viewers. The diversity of content, accuracy of mean opinion scores (MOS), and characteristics of NeRF distortion are comprehensively presented, establishing the heterogeneity of the proposed dataset. The state-of-the-art objective metrics are tested in the new dataset. Best Person correlation, which is around 0.85, is collected from the full-reference objective metric. All tested no-reference metrics report very poor results with 0.4 to 0.6 correlations, demonstrating the need for further development of more robust no-reference metrics. The dataset, including NeRF samples, source 3D objects, multiview images for NeRF generation, PVSs, MOS, is made publicly available at the following location: https://github.com/LittlericeChloe/Explicit_NeRF_QA.
• Abstract（参考訳）: 近年,Neural Radiance Fields (NeRF) は3Dシーンの表現と合成において大きな優位性を示している。 明示的なNeRFモデルは、より高速なレンダリング速度を持つ実用的なNeRFアプリケーションを容易にし、また巨大なストレージコストのためにNeRF圧縮に大きな注目を集める。 本稿では,NeRF圧縮研究の課題に対処するため,Explicit-NeRF-QAと呼ばれる新しいデータセットを構築した。 5つのパラメータレベルにまたがる4つの典型的なNeRFモデルをトレーニングするために、さまざまなジオメトリ、テクスチャ、材料複合体を持つ22の3Dオブジェクトを使用します。 モデル生成中にロッシー圧縮が導入され、InstantNGPのハッシュテーブルサイズやPlenoxelsのボクセルグリッド解像度などのキーパラメータの選択が中心となる。 処理されたビデオシーケンス(PVS)にNeRFサンプルをレンダリングすることにより、実験室環境における大規模な主観的実験を行い、21人の視聴者から主観的スコアを収集する。 提案したデータセットの多様性,平均世論スコア(MOS)の精度,NeRF歪みの特徴を包括的に提示し,その不均一性を確立した。 最先端の客観的メトリクスは、新しいデータセットでテストされる。 ベストパーソン相関(Best Person correlation)は、約0.85で、全参照客観的指標から収集される。 すべてのテストされたノン参照メトリクスは、0.4から0.6の相関で非常に低い結果を報告し、より堅牢なノン参照メトリクスのさらなる開発の必要性を示している。 NeRFサンプル、ソース3Dオブジェクト、NeRF生成用のマルチビューイメージ、PSV、MOSを含むデータセットは、以下の場所で公開されている。

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