Generalisierte Wahrnehmungs-NeRF für kontextbewusste 3D-Szenenanalyse

Основні поняття

Die Autoren präsentieren GP-NeRF, ein neuartiges Framework, das NeRF und leistungsfähige 2D-Segmentierungsmodule vereint, um eine kontextbewusste 3D-Szenenwahrnehmung zu ermöglichen. Im Gegensatz zu bisherigen NeRF-basierten Ansätzen, die Semantiklabels für jeden Pixel unabhängig voneinander rendern, nutzt GP-NeRF Transformers, um Strahlungs- und semantische Einbettungsfelder gemeinsam zu konstruieren und diese für die volumetrische Renderung in neuen Ansichten zu verwenden. Außerdem werden zwei neuartige Selbstdistillationsmechanismen eingeführt, um die Diskriminierung und Qualität des semantischen Einbettungsfelds zu verbessern.

Анотація

Die Autoren präsentieren GP-NeRF, ein neuartiges Framework, das NeRF und leistungsfähige 2D-Segmentierungsmodule vereint, um eine kontextbewusste 3D-Szenenwahrnehmung zu ermöglichen.
Im Gegensatz zu bisherigen NeRF-basierten Ansätzen, die Semantiklabels für jeden Pixel unabhängig voneinander rendern, nutzt GP-NeRF Transformers, um Strahlungs- und semantische Einbettungsfelder gemeinsam zu konstruieren und diese für die volumetrische Renderung in neuen Ansichten zu verwenden.
Konkret verwenden die Autoren einen Field-Aggregation-Transformer, um die Strahlungs- und semantischen Einbettungsfelder aus den Referenzansichten zu aggregieren. Anschließend nutzen sie einen Ray-Aggregation-Transformer, um diese Felder gemeinsam für die Renderung in neuen Ansichten zu verwenden.
Darüber hinaus führen die Autoren zwei neuartige Selbstdistillationsmechanismen ein:

Die Semantic Distill Loss, die die Diskriminierung und Qualität des semantischen Einbettungsfelds verbessert.
Die Depth-Guided Semantic Distill Loss, die die semantische Repräsentation jedes Punkts innerhalb des semantischen Felds überwacht, um die geometrische Konsistenz aufrechtzuerhalten.

Umfangreiche Experimente zeigen, dass GP-NeRF signifikante Leistungsverbesserungen (teilweise über 10%) gegenüber bestehenden State-of-the-Art-Methoden erzielt, sowohl bei der semantischen Segmentierung als auch bei der Instanzsegmentierung und der Rekonstruktionsqualität.

Статистика

Unser Verfahren übertrifft den Stand der Technik bei der generalisierten semantischen Segmentierung um 6,94%.
Unser Verfahren übertrifft den Stand der Technik bei der feinabgestimmten semantischen Segmentierung um 11,76%.
Unser Verfahren übertrifft den Stand der Technik bei der Instanzsegmentierung um 8,47%.

Цитати

"Die Autoren präsentieren GP-NeRF, ein neuartiges Framework, das NeRF und leistungsfähige 2D-Segmentierungsmodule vereint, um eine kontextbewusste 3D-Szenenwahrnehmung zu ermöglichen."
"Im Gegensatz zu bisherigen NeRF-basierten Ansätzen, die Semantiklabels für jeden Pixel unabhängig voneinander rendern, nutzt GP-NeRF Transformers, um Strahlungs- und semantische Einbettungsfelder gemeinsam zu konstruieren und diese für die volumetrische Renderung in neuen Ansichten zu verwenden."
"Außerdem führen die Autoren zwei neuartige Selbstdistillationsmechanismen ein, um die Diskriminierung und Qualität des semantischen Einbettungsfelds zu verbessern."

Ключові висновки, отримані з

GP-NeRF

by Hao Li,Dingw... о arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.11863.pdf

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