NeRF新突破,用启发式引导分割去除瞬态干扰物,无需额外先验知识

简介: 【7月更文挑战第25天】

近年来,神经辐射场(Neural Radiance Field,NeRF)在三维场景重建和新视角合成方面取得了显著的成果。然而,NeRF方法的一个主要限制是它们假设场景是静态的,这使得它们在处理移动物体或阴影等瞬态干扰物时容易出现不理想的人工制品。

为了解决这个问题,最近有一项名为NeRF-HuGS(Heuristics-Guided Segmentation)的研究提出了一种新颖的方法,该方法利用启发式引导的分割技术来显著提高静态场景与瞬态干扰物的分离效果。这种方法通过将手工设计的启发式方法与最先进的分割模型的优势相结合,从而在处理非静态场景中的NeRF时取得了显著的改进。

NeRF-HuGS方法的核心思想是利用启发式方法来指导场景的分割,从而更好地区分静态和瞬态元素。具体来说,该方法引入了一种基于结构从运动(SfM)的启发式方法和一种基于颜色残差的启发式方法,以适应各种纹理特征。

基于SfM的启发式方法利用场景中的运动信息来检测和分割瞬态元素。通过分析场景中不同元素的运动模式,该方法可以识别出与静态背景相对的移动物体或阴影等瞬态干扰物。这种启发式方法的优势在于它能够处理各种运动模式,包括复杂的运动和遮挡情况。

基于颜色残差的启发式方法利用场景中不同元素之间的颜色差异来指导分割。通过计算场景中不同像素之间的颜色差异,该方法可以识别出与静态背景相对的具有不同颜色的瞬态元素。这种启发式方法的优势在于它能够处理具有不同纹理特征的场景,包括具有复杂颜色变化的场景。

NeRF-HuGS方法通过将这两种启发式方法与最先进的分割模型相结合,实现了对静态场景和瞬态干扰物的更准确、更鲁棒的分离。具体来说,该方法利用分割模型来对场景进行初步的分割,然后利用启发式方法来对分割结果进行细化和优化。通过这种方式,NeRF-HuGS方法能够更好地捕捉到场景中的细节和变化,从而生成更高质量的三维重建和新视角合成结果。

NeRF-HuGS方法的另一个重要贡献是它不需要任何额外的先验知识或训练数据。与之前的方法不同,NeRF-HuGS方法完全基于场景中固有的信息,如运动模式和颜色差异,来指导分割和分离过程。这使得NeRF-HuGS方法在处理各种不同的场景和任务时具有更大的灵活性和适应性。

然而,NeRF-HuGS方法也存在一些限制和挑战。首先,该方法的准确性和鲁棒性在很大程度上取决于所选择的启发式方法和分割模型的质量。如果这些方法不适用于特定的场景或任务,那么NeRF-HuGS方法的性能可能会受到影响。

其次,NeRF-HuGS方法的计算成本相对较高。由于该方法需要进行多次分割和优化步骤,因此对于大规模的场景或高分辨率的数据集来说,其计算时间和资源需求可能会成为一个限制因素。

最后,NeRF-HuGS方法目前还处于研究阶段,其实际应用和性能评估仍然需要进一步的研究和开发。虽然该方法在实验中展示了令人鼓舞的结果,但将其扩展到实际应用中仍然需要解决许多技术和实践挑战。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2403.17537

目录
相关文章
|
6月前
|
算法
【MFAC】基于全格式动态线性化的无模型自适应控制
【MFAC】基于全格式动态线性化的无模型自适应控制
|
移动开发 文字识别 算法
论文推荐|[PR 2019]SegLink++:基于实例感知与组件组合的任意形状密集场景文本检测方法
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。
1944 0
论文推荐|[PR 2019]SegLink++:基于实例感知与组件组合的任意形状密集场景文本检测方法
|
3月前
|
SQL 自然语言处理 算法
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
|
编解码 算法 数据可视化
【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率(HR)并产生准确的估计(Matlab代码实现)
【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率(HR)并产生准确的估计(Matlab代码实现)
108 0
|
6月前
|
算法
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应迭代学习控制
|
6月前
|
算法
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制
【MFAC】基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制
|
算法 Go
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
415 0
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
|
算法
基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏(Matlab代码实现)
基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏(Matlab代码实现)
108 0
|
JSON 算法 数据格式
优化cv2.findContours()函数提取的目标边界点,使语义分割进行远监督辅助标注
可以看到cv2.findContours()函数可以将目标的所有边界点都进行导出来,但是他的点存在一个问题,太过密集,如果我们想将语义分割的结果重新导出成labelme格式的json文件进行修正时,这就会存在点太密集没有办法进行修改,这里展示一个示例:没有对导出的结果进行修正,在labelme中的效果图。
195 0
|
人工智能 计算机视觉
CVPR 2019|APCNet:基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络
不同物体可能有相似的特征,如木桌和椅子有相似的纹理,会造成歧义
161 0
CVPR 2019|APCNet:基于全局引导的局部匹配度自适应金字塔上下文网络