論文の概要: Radiance Fields from Photons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09386v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 16:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 22:48:56.066292
• Title: Radiance Fields from Photons
• Title（参考訳）: 光子からの放射場
• Authors: Sacha Jungerman, Mohit Gupta,
• Abstract要約: 単一光子カメラ(SPC)を用いて個々の光子の粒度を学習する神経放射場である量子放射場を導入する。 シミュレーションとプロトタイプのSPCハードウェア,高速動作下での高忠実度再構成,低光域,超ダイナミックレンジ設定による実演を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.15183252935672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural radiance fields, or NeRFs, have become the de facto approach for high-quality view synthesis from a collection of images captured from multiple viewpoints. However, many issues remain when capturing images in-the-wild under challenging conditions, such as low light, high dynamic range, or rapid motion leading to smeared reconstructions with noticeable artifacts. In this work, we introduce quanta radiance fields, a novel class of neural radiance fields that are trained at the granularity of individual photons using single-photon cameras (SPCs). We develop theory and practical computational techniques for building radiance fields and estimating dense camera poses from unconventional, stochastic, and high-speed binary frame sequences captured by SPCs. We demonstrate, both via simulations and a SPC hardware prototype, high-fidelity reconstructions under high-speed motion, in low light, and for extreme dynamic range settings.
• Abstract（参考訳）: ニューラル放射場(NeRF)は、複数の視点から捉えた画像の集合から高品質なビュー合成を行うデファクトアプローチとなっている。 しかし、低照度、高ダイナミックレンジ、あるいは急激な動きなどの困難な条件下で画像が撮影される際には、顕著な人工物によるスミアドリコンストラクションが生じるなど、多くの問題が残っている。 本研究では、単一光子カメラ(SPC)を用いて個々の光子の粒度を学習する新しい神経放射場である量子放射場を紹介する。 本研究では,SPCが捉えた非従来的,確率的,高速なバイナリフレーム列から高密度カメラポーズを推定し,放射場を構築するための理論および実用的な計算手法を開発した。 シミュレーションとSPCハードウェアのプロトタイプ,高速動作下での高忠実度再構成,低光域,超ダイナミックレンジ設定による実演を行った。

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