論文の概要: SG-NeRF: Neural Surface Reconstruction with Scene Graph Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12667v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 15:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:35:48.570771
• Title: SG-NeRF: Neural Surface Reconstruction with Scene Graph Optimization
• Title（参考訳）: SG-NeRF:シーングラフ最適化によるニューラルサーフェス再構成
• Authors: Yiyang Chen, Siyan Dong, Xulong Wang, Lulu Cai, Youyi Zheng, Yanchao Yang,
• Abstract要約: 本稿では,外乱ポーズの影響を軽減するため,シーングラフを用いた放射場最適化手法を提案する。 本手法では,シーングラフに基づく適応型不整合・不整合信頼度推定手法を取り入れた。 また、カメラのポーズと表面形状を最適化するために、効果的な交叉結合(IoU)損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.460851701725392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D surface reconstruction from images is essential for numerous applications. Recently, Neural Radiance Fields (NeRFs) have emerged as a promising framework for 3D modeling. However, NeRFs require accurate camera poses as input, and existing methods struggle to handle significantly noisy pose estimates (i.e., outliers), which are commonly encountered in real-world scenarios. To tackle this challenge, we present a novel approach that optimizes radiance fields with scene graphs to mitigate the influence of outlier poses. Our method incorporates an adaptive inlier-outlier confidence estimation scheme based on scene graphs, emphasizing images of high compatibility with the neighborhood and consistency in the rendering quality. We also introduce an effective intersection-over-union (IoU) loss to optimize the camera pose and surface geometry, together with a coarse-to-fine strategy to facilitate the training. Furthermore, we propose a new dataset containing typical outlier poses for a detailed evaluation. Experimental results on various datasets consistently demonstrate the effectiveness and superiority of our method over existing approaches, showcasing its robustness in handling outliers and producing high-quality 3D reconstructions. Our code and data are available at: \url{https://github.com/Iris-cyy/SG-NeRF}.
• Abstract（参考訳）: 画像からの3次元表面再構成は多くの用途に欠かせない。 近年,3次元モデリングのフレームワークとしてNeural Radiance Fields(NeRF)が登場している。 しかし、NeRFは入力として正確なカメラポーズを必要とし、既存の手法は現実のシナリオでよく見られるノイズの多いポーズ推定(つまり、外れ値)を扱うのに苦労する。 この課題に対処するために,シーングラフを用いた放射場最適化手法を提案する。 本手法では,シーングラフに基づく適応的不整合信頼度推定手法を取り入れ,近傍との高整合とレンダリング品質の整合性を強調した。 また、カメラのポーズと表面形状を最適化するための効果的な交差対連合(IoU)損失と、トレーニングを容易にする粗大な戦略も導入する。 さらに,典型的な外乱ポーズを含む新しいデータセットを,詳細な評価のために提案する。 各種データセットに対する実験結果から,既存の手法よりも提案手法の有効性と優位性を一貫して示し,アウトレーヤの取扱いや高品質な3D再構成の堅牢性を示した。 コードとデータは以下の通りである。

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