論文の概要: Invertible Neural Warp for NeRF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12354v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 07:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:07:45.445285
• Title: Invertible Neural Warp for NeRF
• Title（参考訳）: NeRF用インバータブルニューラルワープ
• Authors: Shin-Fang Chng, Ravi Garg, Hemanth Saratchandran, Simon Lucey,
• Abstract要約: 本稿では、ポーズとニューラルラジアンスフィールド(NeRF)の同時最適化に取り組む。 本稿では,モデルカメラが学習可能な剛性ワープ関数として機能する,パラメータの過剰表現を提案する。 提案手法は,合成および実世界のデータセットにおいて,ポーズ推定や高忠実度再構成の点で,既存のベースライン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）: 29.00183106905031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the simultaneous optimization of pose and Neural Radiance Fields (NeRF). Departing from the conventional practice of using explicit global representations for camera pose, we propose a novel overparameterized representation that models camera poses as learnable rigid warp functions. We establish that modeling the rigid warps must be tightly coupled with constraints and regularization imposed. Specifically, we highlight the critical importance of enforcing invertibility when learning rigid warp functions via neural network and propose the use of an Invertible Neural Network (INN) coupled with a geometry-informed constraint for this purpose. We present results on synthetic and real-world datasets, and demonstrate that our approach outperforms existing baselines in terms of pose estimation and high-fidelity reconstruction due to enhanced optimization convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ポーズとニューラルラジアンスフィールド(NeRF)の同時最適化に取り組む。 カメラポーズに明示的なグローバル表現を用いる従来の慣習とは別に,モデルカメラが学習可能な厳密なワープ関数として機能する,過度にパラメータ化された表現を提案する。 厳密なワープのモデリングは、制約や規則化と密接に結びついていることを確立します。 具体的には、ニューラルネットワークを介して剛性ワープ関数を学習する際の可逆性を強制することの重要性を強調し、この目的のために幾何学的インフォームド制約と組み合わされた非可逆ニューラルネットワーク(INN)の使用を提案する。 提案手法は, 合成および実世界のデータセットにおいて, ポーズ推定や高忠実度再構成において, 既存のベースラインよりも優れていることを示す。

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