Unsigned Orthogonal Distance Fields: An Accurate Neural Implicit Representation for Diverse 3D Shapes

Konsep Inti

UODFs provide accurate reconstruction for diverse 3D shapes through unique characteristics and specialized neural networks.

Abstrak

• Neural implicit representation has advanced with UODFs.
• UODFs offer accurate surface point reconstruction without interpolation errors.
• UODFs outperform SDF and UDF in diverse shape reconstruction.
• Detailed training and post-processing configurations provided.
• Comparison with SIREN, NGLOD, NDF, HSDF, and GIFS.
• Ablation study on loss function impact.
• Multi-resolution grid reconstruction results showcased.

Statistik

"UODFs for each model are trained for 100 epochs."
"Adam optimizer with an initial learning rate of 0.001."
"Loss function weights: λ1 = 3000, λ2 = 50, λ3 = 1000."

Kutipan

"UODFs diverge from conventional SDF and UDF in their unique characteristics."
"Each UODF enjoys a similar working mechanism to a planar laser."
"UODFs consistently outrank all competitors in a unified reconstruction manner."

Wawasan Utama Disaring Dari

Unsigned Orthogonal Distance Fields

by Yujie Lu,Lon... pada arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01414.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

어떻게 UODFs를 실시간 렌더링에 적용할 수 있나요?

UODFs는 3D 모양의 실시간 렌더링에 유용하게 적용될 수 있습니다. UODFs는 각각의 직교 방향에 대해 가장 가까운 표면 점까지의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 특성을 가지고 있습니다. 이는 실시간 렌더링에서 모양의 세부 사항을 정확하게 표현하는 데 도움이 됩니다. 또한 UODFs는 내부 및 외부 영역을 통합적으로 처리할 수 있어 다양한 모양에 대한 렌더링을 효과적으로 지원합니다. 따라서 UODFs를 사용하면 실시간 렌더링에서 더 정확하고 자연스러운 3D 모양을 구현할 수 있습니다.

What are the limitations of using three neural networks for UODFs

UODFs에 대해 세 개의 신경망을 사용하는 것의 한계는 모델의 매개변수 양이 상대적으로 많아진다는 점입니다. 각 UODF에 대해 별도의 신경망이 필요하므로 전체 모델의 매개변수 양이 증가하게 됩니다. 이는 모델의 학습 및 추론 속도를 느리게 만들 수 있고, 더 많은 계산 리소스를 필요로 할 수 있습니다. 또한 세 개의 신경망을 관리하고 최적화하는 것은 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.

How does the discontinuity in UODFs affect the accuracy of surface point estimation

UODFs의 불연속성은 표면 점 추정의 정확도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 중요한 측면입니다. 불연속성은 인접한 병렬 광선 사이에서 큰 차이를 보일 수 있습니다. 이는 표면 점 추정에 있어서 인접한 광선 사이의 예측값이 크게 다를 수 있음을 의미합니다. 이러한 특징은 레이저 센서의 작동 방식과 유사하며 세밀한 세부 사항을 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 불연속성은 UODFs를 통해 다양한 복잡한 모양이나 작은 포인트 클라우드에 대한 정확한 재구성을 가능하게 합니다.