Selbstüberwachtes Lernen von 3D-Darstellungen durch Verwendung von Neural Radiance Fields

Conceitos Básicos

Wir präsentieren NeRF-MAE, das erste großangelegte selbstüberwachte Vortraining, das die Radiance- und Dichtegitter von Neural Radiance Fields (NeRF) als Eingabemodaliät verwendet. Unser Ansatz nutzt ein Standard-3D-Swin-Transformer-Encoder und einen Voxel-Decoder, um eine leistungsfähige Darstellung in einem opazitätsbewussten, dichten volumetrischen selbstüberwachten Lernziel direkt in 3D zu lernen.

Resumo

NeRF-MAE ist ein selbstüberwachter Rahmen, der darauf abzielt, die 3D-Darstellungslernung in Bezug auf neuronale Radiance-Felder (NeRFs) zu verbessern. Der Ansatz besteht aus zwei Hauptkomponenten:

Ein Modul zur Extraktion eines expliziten 4D-Radiance- und Dichtegitters im kanonischen Weltkoordinatensystem unter Verwendung einer kamerabasierten Abtastung aus einem vollständig trainierten impliziten NeRF-Modell.

Ein selbstüberwachtes Vortrainingsmodul, das direkt auf dem expliziten NeRF-4D-Radiance- und Dichtegitter arbeitet, um einen Standard-3D-SwinTransformer-Encoder und einen Voxel-Decoder unter Verwendung eines opazitätsbewussten maskierten Rekonstruktionsziels in 3D zu trainieren.

Für das Vortraining verwenden wir einen Datenmix aus vier verschiedenen Quellen (Front3D, HM3D, Hypersim und ScanNet), der insgesamt über 1,6 Millionen Bilder und 3.500 Szenen umfasst. Die vortrainierten Modelle zeigen eine starke Generalisierung über eine Reihe von Downstream-Aufgaben hinweg und erzielen erhebliche Verbesserungen gegenüber anderen selbstüberwachten 3D-Vortrainingsgrundlagen sowie Szenenverständnisgrundlagen.

Estatísticas

Die Radiance und Dichte an einem Gitterpunkt (i, j, k) ist der Mittelwert der Werte, die durch die Funktion f(x, θ) für alle Blickrichtungen θ erhalten werden.
Wir verwenden eine Traceable-Volumen-Begrenzungsbox, die alle Kameras und Objekte in der Szene umschließt, um die Radiance- und Dichtegitter zu extrahieren.

Citações

"Unser Ziel ist es, leistungsfähige 3D-Darstellungen aus NeRFs in einem selbstüberwachten Vortraining zu lernen, indem wir die Radiance- und Dichtegitter als Eingabemodaliät verwenden."
"Wir präsentieren NeRF-MAE, das erste großangelegte selbstüberwachte Vortraining, das die Radiance- und Dichtegitter von Neural Radiance Fields (NeRF) als Eingabemodaliät verwendet."

Principais Insights Extraídos De

NeRF-MAE

by Muhammad Zub... às arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01300.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte NeRF-MAE für die Darstellung dynamischer Szenen erweitert werden?

Um NeRF-MAE für die Darstellung dynamischer Szenen zu erweitern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Bewegungsinformationen in die Darstellung, um die zeitliche Entwicklung von Szenen zu erfassen. Dies könnte durch die Verwendung von sequenziellen Bildern oder Videos erfolgen, um die Veränderungen im Raum im Laufe der Zeit zu modellieren. Darüber hinaus könnten Techniken wie optischer Fluss oder Bewegungsschätzung eingesetzt werden, um die Bewegungsdynamik in die Darstellung einzubeziehen. Durch die Erweiterung von NeRF-MAE um diese dynamischen Elemente könnte die Fähigkeit verbessert werden, sich verändernde Szenen und Objekte präzise zu erfassen und zu rekonstruieren.

Welche Herausforderungen müssen bei der Anwendung von Masked Autoencoders auf implizite Darstellungen wie NeRF überwunden werden?

Bei der Anwendung von Masked Autoencoders auf implizite Darstellungen wie NeRF gibt es mehrere Herausforderungen, die überwunden werden müssen. Eine der Hauptprobleme besteht darin, dass NeRF eine implizite Darstellung verwendet, bei der die Radiance und Density Werte nicht explizit gegeben sind, sondern durch ein neuronales Netzwerk berechnet werden. Dies erschwert die Anwendung von Masked Autoencoders, da diese normalerweise auf expliziten Datenstrukturen wie Bildern oder Punktwolken angewendet werden.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass NeRF eine hohe Informationsdichte in Form von volumetrischen Gittern aufweist, was die Maskierung und Rekonstruktion von Patches erschwert. Die unregelmäßige Struktur von NeRF im Vergleich zu anderen 3D-Darstellungen wie Punktwolken kann auch die Anwendung von Masked Autoencoders komplizierter machen.
Darüber hinaus erfordert die Anwendung von Masked Autoencoders auf NeRF eine sorgfältige Anpassung der Architektur und des Trainingsprozesses, um sicherzustellen, dass die Maskierung und Rekonstruktion effektiv durchgeführt werden können. Die Komplexität der impliziten Darstellung von NeRF erfordert daher spezielle Anpassungen, um die Vorteile von Masked Autoencoders voll auszuschöpfen.

Wie könnte NeRF-MAE mit anderen 3D-Darstellungen wie Punktwolken oder Meshes kombiniert werden, um die Stärken verschiedener Modalitäten zu nutzen?

NeRF-MAE könnte mit anderen 3D-Darstellungen wie Punktwolken oder Meshes kombiniert werden, um die Stärken verschiedener Modalitäten zu nutzen und die Vielseitigkeit der Repräsentationen zu erhöhen. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Punktwolken als zusätzliche Eingabequelle für das Training von NeRF-MAE. Durch die Kombination von Punktwolken mit NeRF-Gittern könnte die Repräsentation sowohl dichte als auch unstrukturierte Informationen erfassen, was zu einer umfassenderen Darstellung der 3D-Szene führen könnte.
Darüber hinaus könnten Meshes verwendet werden, um die Oberflächengeometrie von Objekten oder Szenen zu erfassen und in die Repräsentation einzubeziehen. Durch die Kombination von NeRF-MAE mit Meshes könnten feinere Details und Strukturen in der 3D-Darstellung erfasst werden, die mit NeRF allein möglicherweise nicht erfasst werden könnten.
Durch die Kombination verschiedener 3D-Darstellungen könnten die Stärken jeder Modalität genutzt werden, um eine umfassendere und präzisere Repräsentation der 3D-Szene zu erreichen. Dies könnte zu verbesserten Ergebnissen bei verschiedenen 3D-Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Rekonstruktion führen.