SUP-NeRF: A Streamlined Unification of Pose Estimation and NeRF for Monocular 3D Object Reconstruction

📄 arXiv: 2403.15705v2 📥 PDF

作者: Yuliang Guo, Abhinav Kumar, Cheng Zhao, Ruoyu Wang, Xinyu Huang, Liu Ren

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-23 (更新: 2024-07-14)

💡 一句话要点

提出SUP-NeRF以解决单目3D重建中的姿态估计问题

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

关键词: 单目3D重建 姿态估计 NeRF 跨域泛化 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖第三方3D对象提供初始姿态，导致复杂性和泛化问题。
  2. SUP-NeRF通过解耦维度估计和姿态优化，解决尺度-深度模糊性。
  3. 在nuScenes数据集上，SUP-NeRF在重建和姿态估计任务中取得了最先进的结果。

📝 摘要（中文）

单目3D重建对于分类对象的准确姿态感知至关重要。现有的NeRF框架通过梯度优化更新初始姿态，但在初始姿态偏离真实姿态时，尺度-深度模糊性会导致重建失败。为了解决这一问题，本文提出SUP-NeRF，解耦对象的维度估计和姿态优化，并引入一种与相机无关的投影框表示，能够跨域泛化。SUP-NeRF在nuScenes数据集上实现了重建和姿态估计任务的最新成果，并在KITTI和Waymo数据集上展现出卓越的跨数据集泛化能力，旋转和位移误差减少了多达50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目3D重建中姿态估计的准确性问题。现有方法在初始姿态偏离真实值时，常因尺度-深度模糊性而导致重建失败，且依赖外部3D检测器增加了复杂性。

核心思路：SUP-NeRF通过解耦对象的维度估计和姿态优化，来消除尺度-深度模糊性。该方法引入了一种与相机无关的投影框表示，旨在提高跨域泛化能力。

技术框架：SUP-NeRF的整体架构包括一个专用的姿态估计器和一个以对象为中心的NeRF模块。姿态估计器负责初步姿态的获取，而NeRF模块则进行对象重建。

关键创新：SUP-NeRF的主要创新在于其解耦设计，允许独立优化对象的维度和姿态，避免了对外部3D检测器的依赖。这一设计显著提升了模型的灵活性和泛化能力。

关键设计：在技术细节上，SUP-NeRF采用了特定的损失函数来优化姿态和重建质量，并设计了高效的网络结构以支持投影框表示的计算。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SUP-NeRF在nuScenes数据集上实现了重建和姿态估计任务的最新成果，并在KITTI和Waymo数据集上展现出卓越的跨数据集泛化能力，旋转和位移误差减少了多达50%。这些结果表明，SUP-NeRF在实际应用中具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

SUP-NeRF的研究成果在自动驾驶、增强现实和机器人视觉等领域具有广泛的应用潜力。通过提高单目3D重建的准确性和泛化能力，该方法能够为智能系统提供更可靠的环境感知能力，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Monocular 3D reconstruction for categorical objects heavily relies on accurately perceiving each object's pose. While gradient-based optimization in a NeRF framework updates the initial pose, this paper highlights that scale-depth ambiguity in monocular object reconstruction causes failures when the initial pose deviates moderately from the true pose. Consequently, existing methods often depend on a third-party 3D object to provide an initial object pose, leading to increased complexity and generalization issues. To address these challenges, we present SUP-NeRF, a Streamlined Unification of object Pose estimation and NeRF-based object reconstruction. SUP-NeRF decouples the object's dimension estimation and pose refinement to resolve the scale-depth ambiguity, and introduces a camera-invariant projected-box representation that generalizes cross different domains. While using a dedicated pose estimator that smoothly integrates into an object-centric NeRF, SUP-NeRF is free from external 3D detectors. SUP-NeRF achieves state-of-the-art results in both reconstruction and pose estimation tasks on the nuScenes dataset. Furthermore, SUP-NeRF exhibits exceptional cross-dataset generalization on the KITTI and Waymo datasets, surpassing prior methods with up to 50\% reduction in rotation and translation error.