論文の概要: InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03252v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 18:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.068653
• Title: InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields
• Title（参考訳）: InfiniDepth: ニューラルネットワークによる任意解法と微細粒度推定
• Authors: Hao Yu, Haotong Lin, Jiawei Wang, Jiaxin Li, Yida Wang, Xueyang Zhang, Yue Wang, Xiaowei Zhou, Ruizhen Hu, Sida Peng,
• Abstract要約: 本稿では,神経暗黙の場として深度を表すInfiniDepthを紹介する。 連続した2次元座標で奥行きを問合えることができ、任意の解像度ときめ細かい深さの推定が可能となる。 InfiniDepthは、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.49846959186119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing depth estimation methods are fundamentally limited to predicting depth on discrete image grids. Such representations restrict their scalability to arbitrary output resolutions and hinder the geometric detail recovery. This paper introduces InfiniDepth, which represents depth as neural implicit fields. Through a simple yet effective local implicit decoder, we can query depth at continuous 2D coordinates, enabling arbitrary-resolution and fine-grained depth estimation. To better assess our method's capabilities, we curate a high-quality 4K synthetic benchmark from five different games, spanning diverse scenes with rich geometric and appearance details. Extensive experiments demonstrate that InfiniDepth achieves state-of-the-art performance on both synthetic and real-world benchmarks across relative and metric depth estimation tasks, particularly excelling in fine-detail regions. It also benefits the task of novel view synthesis under large viewpoint shifts, producing high-quality results with fewer holes and artifacts.
• Abstract（参考訳）: 既存の深度推定法は、離散画像グリッド上での深度予測に基本的に制限されている。 このような表現はスケーラビリティを任意の出力解像度に制限し、幾何学的詳細回復を妨げる。 本稿では,神経暗黙の場として深度を表すInfiniDepthを紹介する。 単純で効果的な局所暗黙デコーダにより、連続した2次元座標で深さを問合せ、任意の解像度ときめ細かい深さの推定を可能にする。 提案手法の能力を評価するため,5つの異なるゲームから高品質な4K合成ベンチマークをキュレートした。 広範囲な実験により、InfiniDepthは、相対的および計量的深さ推定タスク、特に細部領域において優れた合成および実世界のベンチマークにおいて、最先端のパフォーマンスを達成することが示されている。 これはまた、大きな視点シフトの下での新しいビュー合成のタスクに利益をもたらし、より少ない穴とアーティファクトで高品質な結果を生み出す。

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