UNISURF：统一神经隐式曲面与辐射场用于多视图重建
计算机视觉与模式识别
2021-10-11 v2
摘要
神经隐式3D表示已成为从多视图图像重建曲面和合成新视图的强大范式。遗憾的是，DVR或IDR等现有方法需要准确的逐像素物体掩码作为监督。与此同时，神经辐射场革新了新视图合成。然而，NeRF估计的体积密度无法进行精确的曲面重建。我们的核心见解是，隐式曲面模型和辐射场可以用统一的方式表述，从而使用同一模型实现曲面和体积渲染。这种统一视角实现了新颖、更高效的采样流程，以及无需输入掩码即可重建精确曲面的能力。我们在DTU、BlendedMVS和一个合成室内数据集上比较了我们的方法。我们的实验表明，我们在重建质量上优于NeRF，同时在无需掩码的情况下与IDR表现相当。
引用
@article{arxiv.2104.10078,
title = {UNISURF: Unifying Neural Implicit Surfaces and Radiance Fields for Multi-View Reconstruction},
author = {Michael Oechsle and Songyou Peng and Andreas Geiger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10078},
year = {2021}
}
备注
ICCV 2021 oral