論文の概要: IOVS4NeRF:Incremental Optimal View Selection for Large-Scale NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18611v2
• Date: Sat, 7 Sep 2024 05:25:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-11 01:25:35.356377
• Title: IOVS4NeRF:Incremental Optimal View Selection for Large-Scale NeRFs
• Title（参考訳）: IOVS4NeRF:大規模NeRFの最適視点選択
• Authors: Jingpeng Xie, Shiyu Tan, Yuanlei Wang, Yizhen Lao,
• Abstract要約: 本稿では,制限された入力予算内での3Dシーンのモデル化を目的とした,革新的なインクリメンタル・インクリメンタルなビュー選択フレームワークIOVS4NeRFを提案する。 最高の情報ゲインを提供するビューを選択することで、新規ビュー合成の品質を最小限の追加リソースで向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9248546555042365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have recently demonstrated significant efficiency in the reconstruction of three-dimensional scenes and the synthesis of novel perspectives from a limited set of two-dimensional images. However, large-scale reconstruction using NeRF requires a substantial amount of aerial imagery for training, making it impractical in resource-constrained environments. This paper introduces an innovative incremental optimal view selection framework, IOVS4NeRF, designed to model a 3D scene within a restricted input budget. Specifically, our approach involves adding the existing training set with newly acquired samples, guided by a computed novel hybrid uncertainty of candidate views, which integrates rendering uncertainty and positional uncertainty. By selecting views that offer the highest information gain, the quality of novel view synthesis can be enhanced with minimal additional resources. Comprehensive experiments substantiate the efficiency of our model in realistic scenes, outperforming baselines and similar prior works, particularly under conditions of sparse training data.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は,最近,3次元シーンの再構成と,限られた2次元画像からの新規視点の合成において,大きな効率性を示した。 しかし、NeRFを用いた大規模な再構成は、訓練のためにかなりの量の航空画像を必要とするため、資源制約のある環境では実用的ではない。 本稿では,制限された入力予算内での3Dシーンのモデル化を目的とした,革新的なインクリメンタル・インクリメンタルなビュー選択フレームワークIOVS4NeRFを提案する。 具体的には,既存のトレーニングセットを新たに取得したサンプルに追加し,レンダリングの不確かさと位置の不確実性を統合した,計算された新しいハイブリッドな候補ビューの不確実性によってガイドする。 最高の情報ゲインを提供するビューを選択することで、新規ビュー合成の品質を最小限の追加リソースで向上させることができる。 総合的な実験は、特にスパーストレーニングデータの条件下で、現実的なシーンにおけるモデルの有効性、ベースラインや類似の先行作品の効率を実証する。

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