Core Concepts
NeRF-DetSは、NeRFブランチの利点を十分に活用することで、多視点画像の3Dオブジェクト検出性能を向上させる。
Abstract
本論文は、NeRF表現を用いた多視点3Dオブジェクト検出手法NeRF-DetSを提案する。
NeRFブランチの特性である空間の連続性を最大限に活用するため、Multi-level Sampling-Adaptive Networkを導入する。これにより、元の標本位置に欠落していた情報を補完し、検出精度を向上させる。
多視点情報の融合において、単純な平均では重要な情報が失われるため、Multi-head Weighted Fusionを提案する。これにより、各視点の寄与度を適切に考慮した融合が可能となる。
ScanNetV2データセットでの実験により、NeRF-DetSが従来手法に比べて5.02%のmAP@.25と5.92%のmAP@.50の向上を達成することを示した。特に高いIoU条件下での性能が大幅に改善された。
Stats
提案手法NeRF-DetSは、NeRF-Detに比べて、mAP@.25で+5.02%、mAP@.50で+5.92%の向上を達成した。
IoU 70%条件下でも、提案手法は従来手法を大幅に上回る性能を示した。
Quotes
"NeRF-DetSは、NeRFブランチの特性である空間の連続性を最大限に活用することで、多視点3Dオブジェクト検出の性能を向上させる。"
"Multi-head Weighted Fusionにより、各視点の寄与度を適切に考慮した融合が可能となり、重要な情報の損失を抑えることができる。"