論文の概要: PCM-NeRF: Probabilistic Camera Modeling for Neural Radiance Fields under Pose Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17831v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 05:34:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.713002
• Title: PCM-NeRF: Probabilistic Camera Modeling for Neural Radiance Fields under Pose Uncertainty
• Title（参考訳）: PCM-NeRF:不確実性を考慮したニューラルラジアンス場の確率論的カメラモデリング
• Abstract要約: 我々は,脳表面の再構成をカメラごとの学習不確実性で強化する確率的フレームワークであるPCM-NeRFを提案する。 厳密なポーズオフレイアを持つ挑戦シーンの実験は、PCM-NeRFが常に最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.529342790344802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural surface reconstruction methods typically treat camera poses as fixed values, assuming perfect accuracy from Structure-from-Motion (SfM) systems. This assumption breaks down with imperfect pose estimates, leading to distorted or incomplete reconstructions. We present PCM-NeRF, a probabilistic framework that augments neural surface reconstruction with per-camera learnable uncertainty, built on top of SG-NeRF. Rather than treating all cameras equally throughout optimization, we represent each pose as a distribution with a learnable mean and variance, initialized from SfM correspondence quality. An uncertainty regularization loss couples the learned variance to view confidence, and the resulting uncertainty directly modulates the effective pose learning rate: uncertain cameras receive damped gradient updates, preventing poorly initialized views from corrupting the reconstruction. This lightweight mechanism requires no changes to the rendering pipeline and adds negligible overhead. Experiments on challenging scenes with severe pose outliers demonstrate that PCM-NeRF consistently outperforms state-of-the-art methods in both Chamfer Distance and F-Score, particularly for geometrically complex structures, without requiring foreground masks.
• Abstract（参考訳）: 神経表面再構成法は通常、Structure-from-Motion (SfM)システムから完全な精度を仮定して、カメラのポーズを固定値として扱う。 この仮定は不完全なポーズ推定によって崩壊し、歪んだり不完全な再構築につながる。 本稿では,SG-NeRF上に構築したPCM-NeRFについて述べる。 最適化を通して全てのカメラを等しく扱うのではなく、SfM対応品質から初期化した学習可能な平均と分散の分布として、各ポーズを表現している。 不確実性正規化損失は、学習した分散と信頼を一致させ、結果として生じる不確実性は、効果的なポーズ学習率を直接調節する:不確実性カメラは減衰した勾配更新を受け、初期化されていないビューが再構成を損なうのを防ぐ。 この軽量なメカニズムはレンダリングパイプラインの変更を必要とせず、無視可能なオーバーヘッドを追加する。 PCM-NeRFは、前景マスクを必要とせず、特に幾何学的に複雑な構造において、シャンファー距離とFスコアの両方において、常に最先端の手法よりも優れていることを示す。

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