Spike-NeRF: Neural Radiance Field Based On Spike Camera

📄 arXiv: 2403.16410v1 📥 PDF

作者: Yijia Guo, Yuanxi Bai, Liwen Hu, Mianzhi Liu, Ziyi Guo, Lei Ma, Tiejun Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-25

备注: This paper is accepted by ICME2024

💡 一句话要点

提出Spike-NeRF以解决高频脉冲数据的3D重建问题

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

关键词: 脉冲相机 神经辐射场 3D重建 高速视觉 深度估计 物体跟踪 高频数据

📋 核心要点

  1. 现有的3D重建方法通常依赖于多视图图像，难以处理高速场景中的高频脉冲数据。
  2. Spike-NeRF通过使用脉冲相机捕获的连续脉冲流，结合脉冲掩膜和特定损失函数，解决了高速场景的3D重建问题。
  3. 实验结果显示，Spike-NeRF在多个合成场景中表现出更优的视觉效果，超越了现有方法和基线的性能。

📝 摘要（中文）

脉冲相机作为一种具有高时间分辨率的神经形态传感器，在高速视觉应用中相较于传统相机具有显著优势。受脉冲相机成功的启发，本文提出了Spike-NeRF，这是第一个基于脉冲数据的神经辐射场，旨在实现高速场景的3D重建和新视角合成。Spike-NeRF的输入为移动脉冲相机在极短时间内捕获的连续脉冲流，而非NeRF的多视图图像。为从高频但不稳定的脉冲数据中重建正确且稳定的3D场景，本文设计了脉冲掩膜和独特的损失函数。实验结果表明，Spike-NeRF在高速场景中产生的视觉效果优于现有方法和基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高速场景中3D重建的挑战，现有方法依赖于多视图图像，难以处理脉冲相机捕获的高频、不稳定数据。

核心思路：Spike-NeRF的核心思路是利用脉冲相机生成的连续脉冲流作为输入，通过设计脉冲掩膜和特定损失函数来稳定重建过程。

技术框架：Spike-NeRF的整体架构包括数据捕获、脉冲掩膜生成、3D场景重建和新视角合成四个主要模块。数据捕获阶段使用脉冲相机，后续模块则依赖于深度学习模型进行处理。

关键创新：Spike-NeRF的主要创新在于首次将脉冲数据应用于神经辐射场，利用脉冲掩膜和独特的损失函数有效处理高频数据，显著提高了重建质量。

关键设计：在设计中，脉冲掩膜用于过滤噪声，损失函数则考虑了脉冲数据的特性，确保重建的稳定性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Spike-NeRF在多个合成场景中生成的视觉效果显著优于现有方法，尤其在高速场景中，重建质量提升明显。具体而言，与基线方法相比，Spike-NeRF在视觉吸引力上有显著改善，展示了其在处理脉冲数据方面的优势。

🎯 应用场景

Spike-NeRF的研究成果在高速视觉应用中具有广泛的潜在应用，如高速物体跟踪、深度估计和光学测量等领域。其高效的3D重建能力将推动自动驾驶、机器人视觉和虚拟现实等技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As a neuromorphic sensor with high temporal resolution, spike cameras offer notable advantages over traditional cameras in high-speed vision applications such as high-speed optical estimation, depth estimation, and object tracking. Inspired by the success of the spike camera, we proposed Spike-NeRF, the first Neural Radiance Field derived from spike data, to achieve 3D reconstruction and novel viewpoint synthesis of high-speed scenes. Instead of the multi-view images at the same time of NeRF, the inputs of Spike-NeRF are continuous spike streams captured by a moving spike camera in a very short time. To reconstruct a correct and stable 3D scene from high-frequency but unstable spike data, we devised spike masks along with a distinctive loss function. We evaluate our method qualitatively and numerically on several challenging synthetic scenes generated by blender with the spike camera simulator. Our results demonstrate that Spike-NeRF produces more visually appealing results than the existing methods and the baseline we proposed in high-speed scenes. Our code and data will be released soon.