Fugu-MT 論文翻訳(概要): CD-NGP: A Fast Scalable Continual Representation for Dynamic Scenes

論文の概要: CD-NGP: A Fast Scalable Continual Representation for Dynamic Scenes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05166v2
Date: Wed, 23 Oct 2024 02:10:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 22:38:45.525830
Title: CD-NGP: A Fast Scalable Continual Representation for Dynamic Scenes
Title（参考訳）: CD-NGP:動的シーンのための高速でスケーラブルな連続表現
Authors: Zhenhuan Liu, Shuai Liu, Zhiwei Ning, Jie Yang, Wei Liu,
Abstract要約: CD-NGPは動的シーンにおける3次元再構成と新しいビュー合成のための高速でスケーラブルな表現である。連続学習にインスパイアされた本手法は,まず入力ビデオを複数のチャンクに分割し,次にモデルのチャンクをチャンクで訓練し,最後に,第1枝とその後の枝の特徴を融合させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.217592165862762
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present CD-NGP, which is a fast and scalable representation for 3D reconstruction and novel view synthesis in dynamic scenes. Inspired by continual learning, our method first segments input videos into multiple chunks, followed by training the model chunk by chunk, and finally, fuses features of the first branch and subsequent branches. Experiments on the prevailing DyNeRF dataset demonstrate that our proposed novel representation reaches a great balance between memory consumption, model size, training speed, and rendering quality. Specifically, our method consumes $85\%$ less training memory ($<14$GB) than offline methods and requires significantly lower streaming bandwidth ($<0.4$MB/frame) than other online alternatives.
Abstract（参考訳）: 動的シーンにおける3次元再構成と新しいビュー合成のための高速でスケーラブルな表現であるCD-NGPを提案する。連続学習にインスパイアされた本手法は,まず入力ビデオを複数のチャンクに分割し,次にモデルのチャンクをチャンクで訓練し,最後に,第1枝とその後の枝の特徴を融合させる。 DyNeRFデータセットを用いた実験により、提案した新しい表現は、メモリ消費、モデルサイズ、トレーニング速度、レンダリング品質との大きなバランスに達することが示された。具体的には、オフライン方式よりもトレーニングメモリ(<14$GB)を85\%以上消費し、他のオンライン方式に比べてストリーミング帯域(<0.4$MB/frame)を大幅に削減する必要がある。

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