Hi-Map: Hierarchical Factorized Radiance Field for High-Fidelity Monocular Dense Mapping

📄 arXiv: 2401.03203v1 📥 PDF

作者: Tongyan Hua, Haotian Bai, Zidong Cao, Ming Liu, Dacheng Tao, Lin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-06

💡 一句话要点

提出Hi-Map以解决单目高保真密集映射问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 单目映射 神经辐射场 层次特征网格 深度学习 计算机视觉 增强现实 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的单目密集映射方法通常依赖于外部深度估计模型，限制了其灵活性和准确性。
  2. Hi-Map通过层次特征网格表示场景，并采用双路径编码策略，提升了映射质量，尤其是在远处和无纹理区域。
  3. 大量实验结果显示，Hi-Map在几何和纹理准确性上显著优于现有的最先进NeRF方法。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种基于神经辐射场（NeRF）的新型单目密集映射方法Hi-Map。该方法能够仅使用已定位的RGB输入实现高效且高保真的映射，消除了对外部深度先验的需求。Hi-Map通过将场景表示为层次特征网格并将其分解为特征平面和向量，简化了场景表示并提高了对新观察的泛化能力。此外，利用符号距离场（SDF）作为渲染的代理来推断体积密度，展示了高映射保真度。实验结果表明，Hi-Map在几何和纹理准确性方面优于现有的基于NeRF的单目映射方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目密集映射中对外部深度先验的依赖问题，现有方法在处理复杂场景时存在准确性和灵活性不足的痛点。

核心思路：Hi-Map的核心思想是通过层次特征网格来表示场景，并将其分解为特征平面和向量，从而简化场景表示，提升对新观察的泛化能力。

技术框架：整体架构包括层次特征网格的构建、特征的因子分解、符号距离场（SDF）的利用以及双路径编码策略的实施，确保高效的计算和高保真的映射。

关键创新：最重要的创新在于层次因子化表示和双路径编码策略，这与传统方法依赖深度估计模型的方式有本质区别，显著提高了映射的准确性和效率。

关键设计：在技术细节上，Hi-Map采用了特征平面和向量的分解方式，设计了特定的损失函数以优化映射质量，并通过SDF推断体积密度，减少了噪声模式的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Hi-Map在几何和纹理准确性上显著优于现有的NeRF基线，具体提升幅度达到XX%，在处理复杂场景时表现出更好的鲁棒性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、增强现实和机器人导航等。通过实现高保真的单目密集映射，Hi-Map能够在资源受限的环境中提供准确的场景理解，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce Hi-Map, a novel monocular dense mapping approach based on Neural Radiance Field (NeRF). Hi-Map is exceptional in its capacity to achieve efficient and high-fidelity mapping using only posed RGB inputs. Our method eliminates the need for external depth priors derived from e.g., a depth estimation model. Our key idea is to represent the scene as a hierarchical feature grid that encodes the radiance and then factorizes it into feature planes and vectors. As such, the scene representation becomes simpler and more generalizable for fast and smooth convergence on new observations. This allows for efficient computation while alleviating noise patterns by reducing the complexity of the scene representation. Buttressed by the hierarchical factorized representation, we leverage the Sign Distance Field (SDF) as a proxy of rendering for inferring the volume density, demonstrating high mapping fidelity. Moreover, we introduce a dual-path encoding strategy to strengthen the photometric cues and further boost the mapping quality, especially for the distant and textureless regions. Extensive experiments demonstrate our method's superiority in geometric and textural accuracy over the state-of-the-art NeRF-based monocular mapping methods.