ICON: Incremental CONfidence for Joint Pose and Radiance Field Optimization

📄 arXiv: 2401.08937v1 📥 PDF

作者: Weiyao Wang, Pierre Gleize, Hao Tang, Xingyu Chen, Kevin J Liang, Matt Feiszli

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-17

💡 一句话要点

提出ICON以解决NeRF训练中的姿态初始化问题

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

关键词: 神经辐射场 姿态估计 增量置信度 视频帧优化 计算机视觉 3D重建 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有NeRF训练方法依赖于准确的相机姿态，通常通过SfM获得，限制了其应用范围。
  2. ICON提出了一种新颖的优化过程，消除了对姿态初始化的需求，仅依赖于平滑的相机运动进行姿态估计。
  3. 实验结果显示，ICON在CO3D和HO3D数据集上表现优异，超越了依赖SfM姿态的对比方法。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在给定2D图像集的情况下，展现了出色的视图合成性能。然而，NeRF的训练通常依赖于每个输入视图的准确相机姿态，这通常通过运动结构（SfM）管道获得。尽管近期的研究尝试放宽这一约束，但仍然需要良好的初始姿态进行优化。本文提出了增量置信度（ICON），一种从2D视频帧训练NeRF的优化过程。ICON仅假设相机运动平滑，以估计姿态的初始猜测，并引入了“置信度”作为动态重新加权梯度的自适应度量。ICON依赖于高置信度姿态来学习NeRF，同时利用高置信度的3D结构来学习姿态。实验表明，ICON在不依赖先前姿态初始化的情况下，在CO3D和HO3D数据集上表现优于使用SfM姿态的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF训练中对准确相机姿态初始化的依赖问题。现有方法通常需要通过SfM获得初始姿态，限制了其灵活性和适用性。

核心思路：ICON通过假设相机运动平滑，估计姿态的初始猜测，进而消除了对姿态初始化的需求。此外，ICON引入了“置信度”概念，作为动态调整梯度权重的指标，以提高模型的学习效率。

技术框架：ICON的整体架构包括两个主要模块：姿态估计模块和NeRF学习模块。姿态估计模块利用平滑运动假设生成初始姿态，而NeRF学习模块则基于高置信度姿态和3D结构进行优化。

关键创新：ICON的核心创新在于引入了动态置信度机制，使得模型能够自适应地调整学习过程，显著提升了训练效果。这一机制与传统方法依赖固定初始姿态的方式形成了鲜明对比。

关键设计：ICON在损失函数设计上采用了基于置信度的加权策略，确保高置信度的样本对模型学习的贡献更大。同时，网络结构上保持了NeRF的基本架构，通过优化过程逐步提升模型的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ICON在CO3D和HO3D数据集上均取得了显著提升，相较于依赖SfM姿态的方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。这一成果展示了ICON在无姿态初始化情况下的优越性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

ICON的研究成果在计算机视觉和机器人领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要从视频数据中快速生成高质量3D场景的任务中。该方法能够降低对复杂姿态估计的依赖，提升了实时应用的可行性，未来可用于增强现实、虚拟现实等领域。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF) exhibit remarkable performance for Novel View Synthesis (NVS) given a set of 2D images. However, NeRF training requires accurate camera pose for each input view, typically obtained by Structure-from-Motion (SfM) pipelines. Recent works have attempted to relax this constraint, but they still often rely on decent initial poses which they can refine. Here we aim at removing the requirement for pose initialization. We present Incremental CONfidence (ICON), an optimization procedure for training NeRFs from 2D video frames. ICON only assumes smooth camera motion to estimate initial guess for poses. Further, ICON introduces ``confidence": an adaptive measure of model quality used to dynamically reweight gradients. ICON relies on high-confidence poses to learn NeRF, and high-confidence 3D structure (as encoded by NeRF) to learn poses. We show that ICON, without prior pose initialization, achieves superior performance in both CO3D and HO3D versus methods which use SfM pose.