論文の概要: Spatially-Adaptive Hash Encodings For Neural Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05179v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 16:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:59.966938
• Title: Spatially-Adaptive Hash Encodings For Neural Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: ニューラルサーフェス再構成のための空間適応型ハッシュ符号化
• Authors: Thomas Walker, Octave Mariotti, Amir Vaxman, Hakan Bilen,
• Abstract要約: 本研究では,ネットワークが空間の関数として符号化ベースを選択することができる学習手法を提案する。 その結果、空間適応的なアプローチにより、ネットワークはノイズを発生させることなくより広い周波数域に適合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.561368257031393
• License:
• Abstract: Positional encodings are a common component of neural scene reconstruction methods, and provide a way to bias the learning of neural fields towards coarser or finer representations. Current neural surface reconstruction methods use a "one-size-fits-all" approach to encoding, choosing a fixed set of encoding functions, and therefore bias, across all scenes. Current state-of-the-art surface reconstruction approaches leverage grid-based multi-resolution hash encoding in order to recover high-detail geometry. We propose a learned approach which allows the network to choose its encoding basis as a function of space, by masking the contribution of features stored at separate grid resolutions. The resulting spatially adaptive approach allows the network to fit a wider range of frequencies without introducing noise. We test our approach on standard benchmark surface reconstruction datasets and achieve state-of-the-art performance on two benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 位置エンコーディングは、ニューラルシーン再構築手法の共通部分であり、ニューラルネットワークの学習を粗い表現やより微細な表現に偏らせる方法を提供する。 現在のニューラルサーフェス再構成法では、すべてのシーンで固定された符号化関数のセットを選択し、従ってバイアスを選択する「ワンサイズフィット」アプローチを採用している。 現在の最先端表面再構成手法は、格子ベースの多重解像度ハッシュ符号化を利用して、高精度な形状を復元する。 本研究では,異なるグリッド解像度に格納された特徴の寄与を隠蔽することにより,ネットワークが空間の関数として符号化ベースを選択することができる学習手法を提案する。 その結果、空間適応的なアプローチにより、ネットワークはノイズを発生させることなくより広い周波数域に適合できる。 提案手法は,標準的なベンチマークサーフェス再構成データセットで検証し,2つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。

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