論文の概要: Image Valuation in NeRF-based 3D reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23052v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 10:23:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.85682
• Title: Image Valuation in NeRF-based 3D reconstruction
• Title（参考訳）: NeRFを用いた3次元再構成における画像評価
• Authors: Grigorios Aris Cheimariotis, Antonis Karakottas, Vangelis Chatzis, Angelos Kanlis, Dimitrios Zarpalas,
• Abstract要約: 3次元シーン再構成では、全ての入力が最終的な出力に等しく寄与するわけではない。 NeRFは、画像の集合が与えられた体積放射場を最適化することにより、シーンの3次元再構成を可能にする。 In-the-wild画像集合のNeRFに基づく再構成に対して,各画像の個々のコントリビューションを定量化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.161889957040211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Data valuation and monetization are becoming increasingly important across domains such as eXtended Reality (XR) and digital media. In the context of 3D scene reconstruction from a set of images -- whether casually or professionally captured -- not all inputs contribute equally to the final output. Neural Radiance Fields (NeRFs) enable photorealistic 3D reconstruction of scenes by optimizing a volumetric radiance field given a set of images. However, in-the-wild scenes often include image captures of varying quality, occlusions, and transient objects, resulting in uneven utility across inputs. In this paper we propose a method to quantify the individual contribution of each image to NeRF-based reconstructions of in-the-wild image sets. Contribution is assessed through reconstruction quality metrics based on PSNR and MSE. We validate our approach by removing low-contributing images during training and measuring the resulting impact on reconstruction fidelity.
• Abstract（参考訳）: データバリュエーションと収益化は、eXtended Reality(XR)やデジタルメディアといった領域でますます重要になっている。 画像の集合(カジュアルかプロかに関わらず)からの3Dシーンの再構築という文脈では、すべての入力が最終的な出力に等しく寄与するわけではない。 ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)は、一組の画像を与えられたボリューム・レージアンス・フィールドを最適化することにより、シーンの光リアルな3次元再構成を可能にする。 しかし、野生のシーンには、様々な品質、オクルージョン、過渡的なオブジェクトのイメージキャプチャが含まれており、その結果、入力間で不均一な有用性をもたらす。 本論文では,NeRFによる画像集合の再構成に対する各画像の個々の寄与を定量化する手法を提案する。 コントリビューションは,PSNRとMSEに基づく再現品質指標を用いて評価される。 トレーニング中に低コントリビュート画像を取り除き,その結果の再現性への影響を計測し,本手法の有効性を検証した。

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