Core Concepts
IFFNeRF enables real-time 6DoF pose estimation without the need for an initial guess, outperforming iNeRF in accuracy and efficiency.
Abstract
The content introduces IFFNeRF, a method for estimating the camera pose of an image using Neural Radiance Fields (NeRF) in real-time. It eliminates the need for an initial pose guess and improves accuracy by 80.1% in angular error and 67.3% in translation error compared to iNeRF. The process involves Metropolis-Hasting algorithm for surface point sampling, ray casting from sampled points, attention mechanism for matching rays with image pixels, and Least Squares optimization for pose estimation. Evaluation on synthetic and real datasets shows superior performance over iNeRF, especially without constrained initialization.
Stats
IFFNeRFはiNeRFと比較して、角度誤差を80.1%、移動誤差を67.3%改善する。
メトロポリス・ヘイスティング法を使用して表面点をサンプリングし、キャストレイを生成する。
合成および実データセットでの評価により、IFFNeRFは制約された初期化なしで優れたパフォーマンスを示す。