Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ray-Distance Volume Rendering for Neural Scene Reconstruction

論文の概要: Ray-Distance Volume Rendering for Neural Scene Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15524v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 04:19:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 17:12:56.268534
Title: Ray-Distance Volume Rendering for Neural Scene Reconstruction
Title（参考訳）: ニューラルシーン再構成のためのレイディスタンスボリュームレンダリング
Authors: Ruihong Yin, Yunlu Chen, Sezer Karaoglu, Theo Gevers,
Abstract要約: ニューラルシーン再構築における既存の手法は、SDF(Signed Distance Function)を用いて密度関数をモデル化する。室内のシーンでは、サンプリングされた点に対するSDFから計算された密度は、ボリュームレンダリングにおいてその真の重要性を常に反映していないかもしれない。本研究は,信号線距離関数(SRDF)を用いて密度関数をパラメータ化する屋内シーン再構築手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.125703603989715
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing methods in neural scene reconstruction utilize the Signed Distance Function (SDF) to model the density function. However, in indoor scenes, the density computed from the SDF for a sampled point may not consistently reflect its real importance in volume rendering, often due to the influence of neighboring objects. To tackle this issue, our work proposes a novel approach for indoor scene reconstruction, which instead parameterizes the density function with the Signed Ray Distance Function (SRDF). Firstly, the SRDF is predicted by the network and transformed to a ray-conditioned density function for volume rendering. We argue that the ray-specific SRDF only considers the surface along the camera ray, from which the derived density function is more consistent to the real occupancy than that from the SDF. Secondly, although SRDF and SDF represent different aspects of scene geometries, their values should share the same sign indicating the underlying spatial occupancy. Therefore, this work introduces a SRDF-SDF consistency loss to constrain the signs of the SRDF and SDF outputs. Thirdly, this work proposes a self-supervised visibility task, introducing the physical visibility geometry to the reconstruction task. The visibility task combines prior from predicted SRDF and SDF as pseudo labels, and contributes to generating more accurate 3D geometry. Our method implemented with different representations has been validated on indoor datasets, achieving improved performance in both reconstruction and view synthesis.
Abstract（参考訳）: ニューラルシーン再構築における既存の手法は、SDF(Signed Distance Function)を用いて密度関数をモデル化する。しかし, 室内のシーンでは, SDFからサンプリングされた密度は, しばしば隣接する物体の影響により, ボリュームレンダリングにおいて常に重要であることを反映していない可能性がある。そこで本研究では,信号線距離関数 (SRDF) を用いて密度関数をパラメータ化する屋内シーン再構成手法を提案する。まず、SRDFはネットワークによって予測され、ボリュームレンダリングのための線条件密度関数に変換される。我々は、SRDFがカメラ線に沿った表面のみを考慮し、そこから導出した密度関数は、SDFのそれよりも実際の占有とより一致していると主張している。第2に、SRDFとSDFはシーンジオメトリの異なる側面を表すが、それらの値は、下層の空間占有度を示す同じ記号を共有するべきである。そこで本研究では,SRDF出力とSDF出力の符号を制約するSRDF-SDF整合性損失を導入する。第3に, 自己監督型視認性タスクを提案し, 再建作業に物理視認性幾何学を導入する。視認性タスクは、予測されたSRDFとSDFを擬似ラベルとして組み合わせ、より正確な3D形状を生成するのに寄与する。提案手法は,屋内のデータセット上で異なる表現で実装され,再現性およびビュー合成性能の向上を実現している。

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