With the advent of Neural Radiance Field (NeRF), representing 3D scenes through multiple observations has shown remarkable improvements in performance. Since this cutting-edge technique is able to obtain high-resolution renderings by interpolating dense 3D environments, various approaches have been proposed to apply NeRF for the spatial understanding of robot perception. However, previous works are challenging to represent unobserved scenes or views on the unexplored robot trajectory, as these works do not take into account 3D reconstruction without observation information. To overcome this problem, we propose a method to generate flipped observation in order to cover unexisting observation for unexplored robot trajectory. To achieve this, we propose a data augmentation method for 3D reconstruction using NeRF by flipping observed images, and estimating flipped camera 6DOF poses. Our technique exploits the property of objects being geometrically symmetric, making it simple but fast and powerful, thereby making it suitable for robotic applications where real-time performance is important. We demonstrate that our method significantly improves three representative perceptual quality measures on the NeRF synthetic dataset.


翻译:随着通过多次观测代表3D场的Neoral Radiance Field(NeRF)的出现,通过多种观测代表了3D场的景象,其性能显示出显著的改善。由于这一尖端技术能够通过内插密集的 3D 环境获得高分辨率的显示,因此建议了各种方法来应用NeRF对机器人感知的空间理解。然而,以往的工程很难在未探索的机器人轨迹上代表未观测到的场景或观点,因为这些工程没有在没有观察信息的情况下考虑3D重建。为了克服这一问题,我们提出了一种生成翻转式观测的方法,以覆盖未探索的机器人轨迹的未存在的观测。为了实现这一目标,我们提议了一种数据增强方法,用NeRF翻转观察到的图像来进行3D重建,并估计翻动的相机 6DOF 构成。我们的技术利用了几何对称对称对称的物体的特性,使其简单而快速和强大,从而使其适合实时性能很重要的机器人应用。我们的方法大大改进了NRF合成数据集上三种有代表性的质量措施。我们的方法。我们的方法大大改进了三种有代表性的方法。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月2日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员