ViiNeuS: Volumetric Initialization for Implicit Neural Surface reconstruction of urban scenes with limited image overlap

📄 arXiv: 2403.10344v6 📥 PDF

作者: Hala Djeghim, Nathan Piasco, Moussab Bennehar, Luis Roldão, Dzmitry Tsishkou, Désiré Sidibé

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15 (更新: 2025-03-18)

备注: CVPR2025. Project page: https://hala-djeghim.github.io/ViiNeuS/

💡 一句话要点

提出ViiNeuS以解决城市场景重建中的视觉重叠不足问题

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

关键词: 隐式神经表面 3D重建 城市场景 自监督学习 体积渲染 驾驶场景 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的神经隐式表面重建方法在处理大型复杂城市场景时，因视觉重叠不足而面临重建精度低的问题。
  2. ViiNeuS通过混合隐式表面学习方法，利用自监督概率密度估计有效初始化签名距离场，从而提高重建精度。
  3. 在四个户外驾驶数据集上的实验表明，ViiNeuS的训练速度是现有方法的两倍，同时能够生成更精细的3D表面表示。

📝 摘要（中文）

神经隐式表面表示方法在3D重建中取得了显著成果，但现有解决方案在重建大型复杂驾驶场景时面临挑战，尤其是在视觉观察重叠有限的情况下。为了解决这些问题，本文提出了一种新的混合隐式表面学习方法ViiNeuS，该方法有效初始化签名距离场，从2D街景图像中重建大型驾驶场景。ViiNeuS的混合架构建模了两个独立的隐式场：一个表示场景的体积密度，另一个表示到表面的签名距离。通过引入自监督概率密度估计的新型体积渲染策略，ViiNeuS能够快速且准确地初始化签名距离场，而无需依赖场景的几何先验。实验结果表明，ViiNeuS在四个户外驾驶数据集上表现出色，训练速度是现有最先进方法的两倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的神经隐式表面重建方法在处理大型复杂城市场景时，因视觉重叠不足，通常需要额外的监督数据和几何先验，导致重建效果不佳。

核心思路：ViiNeuS提出了一种混合隐式表面学习方法，通过有效初始化签名距离场，利用2D街景图像重建大型驾驶场景，减少对几何先验的依赖。

技术框架：ViiNeuS的整体架构包括两个独立的隐式场：一个用于表示场景的体积密度，另一个用于表示到表面的签名距离。此外，采用自监督概率密度估计进行体积渲染，逐步过渡到表面表示。

关键创新：ViiNeuS的主要创新在于其混合架构和自监督体积渲染策略，使得在没有几何先验的情况下，能够快速且准确地初始化签名距离场，这与现有方法有本质区别。

关键设计：在网络结构上，ViiNeuS设计了两个隐式场的联合训练机制，并采用特定的损失函数来优化体积密度和签名距离的学习过程，确保重建的精度和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViiNeuS在四个户外驾驶数据集上的实验结果显示，其训练速度是现有最先进方法的两倍，同时能够生成更为准确和细致的3D表面表示，显著提升了重建效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、城市规划和虚拟现实等。通过提供高精度的3D城市场景重建，ViiNeuS能够为自动驾驶系统提供更可靠的环境感知，提升安全性和效率。此外，该技术还可用于城市模拟和增强现实应用，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Neural implicit surface representation methods have recently shown impressive 3D reconstruction results. However, existing solutions struggle to reconstruct driving scenes due to their large size, highly complex nature and their limited visual observation overlap. Hence, to achieve accurate reconstructions, additional supervision data such as LiDAR, strong geometric priors, and long training times are required. To tackle such limitations, we present ViiNeuS, a new hybrid implicit surface learning method that efficiently initializes the signed distance field to reconstruct large driving scenes from 2D street view images. ViiNeuS's hybrid architecture models two separate implicit fields: one representing the volumetric density of the scene, and another one representing the signed distance to the surface. To accurately reconstruct urban outdoor driving scenarios, we introduce a novel volume-rendering strategy that relies on self-supervised probabilistic density estimation to sample points near the surface and transition progressively from volumetric to surface representation. Our solution permits a proper and fast initialization of the signed distance field without relying on any geometric prior on the scene, compared to concurrent methods. By conducting extensive experiments on four outdoor driving datasets, we show that ViiNeuS can learn an accurate and detailed 3D surface representation of various urban scene while being two times faster to train compared to previous state-of-the-art solutions.