Alapfogalmak
Unser Ansatz MonoPatchNeRF verbessert die geometrische Genauigkeit von Neural Radiance Field-Modellen durch die effektive Nutzung monokularer Geometrieschätzungen, patchbasierte Strahlenabtastung und Dichtebeschränkungen.
Kivonat
MonoPatchNeRF ist ein patchbasierter, regularisierter NeRF-Ansatz, der darauf abzielt, geometrisch genaue Modelle zu erstellen. Wir zeigen den effektiven Einsatz monokularer Geometrieschätzungen mit patchbasierter Strahlenabtastoptimierung und Dichtebeschränkungen sowie die Wirksamkeit von NCC- und SSIM-Photometriekonsistenzverlusten zwischen Patches aus virtuellen und Trainingsansichten. Unser Ansatz verbessert die geometrische Genauigkeit deutlich und belegt den ersten Platz in Bezug auf F1, SSIM und LPIPS im Vergleich zu state-of-the-art regularisierten NeRF-Methoden auf dem anspruchsvollen ETH3D MVS-Benchmark.
Schlüsselaspekte:
- Effektive Nutzung monokularer Geometrieschätzungen durch patchbasierte Strahlenabtastoptimierung
- Verwendung von NCC- und SSIM-Photometriekonsistenzverlusten zwischen Patches aus virtuellen und Trainingsansichten zur Verbesserung der Rendering- und Geometriequalität
- Dichtebeschränkung durch monokulare Hinweise und dünne Geometrie zur Verhinderung von Artefakten
- Signifikante Verbesserung der geometrischen Genauigkeit im Vergleich zu anderen NeRF-basierten Methoden auf dem ETH3D-Benchmark
Statisztikák
Die vorgeschlagene Methode MonoPatchNeRF erzielt eine durchschnittliche F1-Punktwolkenpräzision von 28,8% auf dem ETH3D-Benchmark, was eine 4-fache Verbesserung gegenüber RegNeRF und eine 8-fache Verbesserung gegenüber FreeNeRF darstellt.
Unter Verwendung zusätzlicher MVS-Tiefenüberwachung erreicht unser Ansatz eine durchschnittliche F1-Punktwolkenpräzision von 60,4%, was deutlich über den Ergebnissen der MVS-Referenzmethoden liegt.
Idézetek
"Unser Ansatz MonoPatchNeRF verbessert die geometrische Genauigkeit von Neural Radiance Field-Modellen deutlich und belegt den ersten Platz in Bezug auf F1, SSIM und LPIPS im Vergleich zu state-of-the-art regularisierten NeRF-Methoden."
"Die vorgeschlagene Methode erzielt eine 4-fache Verbesserung der durchschnittlichen F1-Punktwolkenpräzision gegenüber RegNeRF und eine 8-fache Verbesserung gegenüber FreeNeRF auf dem ETH3D-Benchmark."