IL-NeRF: Incremental Learning for Neural Radiance Fields with Camera Pose Alignment

📄 arXiv: 2312.05748v1 📥 PDF

作者: Letian Zhang, Ming Li, Chen Chen, Jie Xu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-10

💡 一句话要点

提出IL-NeRF，解决相机位姿未知时NeRF的增量学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 增量学习 相机位姿估计 知识蒸馏 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有NeRF增量学习方法依赖预先估计的完整数据集相机位姿，这在数据流场景中不适用，构成悖论。
  2. IL-NeRF通过选择过去的相机位姿作为参考，初始化和对齐新数据的相机位姿，实现增量学习。
  3. 实验表明，IL-NeRF在真实场景中表现出色，渲染质量相比基线方法提升高达54.04%。

📝 摘要（中文）

神经辐射场(NeRF)是一种用于生成逼真图像和表示复杂场景的有前景的方法。然而，当顺序处理数据时，它会遭受灾难性遗忘，即在用新数据训练后，先前的数据很容易被遗忘。现有的使用知识蒸馏的增量学习方法假设连续的数据块包含2D图像和相应的相机位姿参数，这些参数是从完整数据集中预先估计的。这构成了一个悖论，因为必要的相机位姿必须从整个数据集中估计，即使数据是顺序到达的，并且未来的数据块是不可访问的。相反，我们专注于相机位姿未知的实际场景。我们提出了IL-NeRF，一个用于增量NeRF训练的新框架，以应对这一挑战。IL-NeRF的关键思想在于选择一组过去的相机位姿作为参考，以初始化和对齐传入图像数据的相机位姿。然后是相机位姿和基于重放的NeRF蒸馏的联合优化。我们在真实室内和室外场景中的实验表明，IL-NeRF可以处理增量NeRF训练，并且在渲染质量方面优于基线方法高达54.04%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在相机位姿未知的情况下，如何对神经辐射场（NeRF）进行增量学习的问题。现有的增量学习方法通常假设可以访问完整数据集，并预先估计所有图像的相机位姿。然而，在实际应用中，数据往往是顺序到达的，无法预先获得所有相机位姿，这使得现有方法无法直接应用。

核心思路：IL-NeRF的核心思路是利用已学习的NeRF模型和少量过去的相机位姿作为参考，来初始化和对齐新数据的相机位姿。通过这种方式，避免了对完整数据集的依赖，实现了真正的增量学习。同时，采用基于重放的知识蒸馏，缓解灾难性遗忘问题。

技术框架：IL-NeRF的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 相机位姿初始化：选择一组过去的相机位姿作为参考，用于初始化新数据的相机位姿。2) 相机位姿对齐：利用初始化的相机位姿，对新数据进行位姿优化，使其与已学习的NeRF模型对齐。3) NeRF蒸馏：使用基于重放的知识蒸馏方法，将已学习的NeRF模型的知识迁移到新的NeRF模型中，避免灾难性遗忘。4) 联合优化：联合优化相机位姿和NeRF模型，提高渲染质量。

关键创新：IL-NeRF的关键创新在于提出了一个不需要预先估计完整数据集相机位姿的增量NeRF学习框架。通过选择过去的相机位姿作为参考，实现了相机位姿的初始化和对齐，解决了现有方法在数据流场景中的局限性。

关键设计：IL-NeRF的关键设计包括：1) 参考相机位姿选择策略：如何选择合适的过去相机位姿作为参考，以提高初始化和对齐的准确性。2) 相机位姿对齐损失函数：设计合适的损失函数，用于优化新数据的相机位姿，使其与已学习的NeRF模型对齐。3) 基于重放的知识蒸馏策略：如何选择合适的重放数据，以及如何设计蒸馏损失函数，以有效地缓解灾难性遗忘。

📊 实验亮点

实验结果表明，IL-NeRF在真实室内和室外场景中表现出色，在渲染质量方面优于基线方法高达54.04%。与现有增量学习方法相比，IL-NeRF不需要预先估计完整数据集的相机位姿，更适用于实际应用场景。实验结果验证了IL-NeRF的有效性和优越性。

🎯 应用场景

IL-NeRF可应用于机器人导航、增强现实、自动驾驶等领域。在这些场景中，机器人或设备需要不断地学习新的环境信息，并更新其对环境的理解。IL-NeRF能够在相机位姿未知的情况下，增量地学习新的NeRF模型，从而提高机器人或设备的感知能力和适应性。该研究具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Neural radiance fields (NeRF) is a promising approach for generating photorealistic images and representing complex scenes. However, when processing data sequentially, it can suffer from catastrophic forgetting, where previous data is easily forgotten after training with new data. Existing incremental learning methods using knowledge distillation assume that continuous data chunks contain both 2D images and corresponding camera pose parameters, pre-estimated from the complete dataset. This poses a paradox as the necessary camera pose must be estimated from the entire dataset, even though the data arrives sequentially and future chunks are inaccessible. In contrast, we focus on a practical scenario where camera poses are unknown. We propose IL-NeRF, a novel framework for incremental NeRF training, to address this challenge. IL-NeRF's key idea lies in selecting a set of past camera poses as references to initialize and align the camera poses of incoming image data. This is followed by a joint optimization of camera poses and replay-based NeRF distillation. Our experiments on real-world indoor and outdoor scenes show that IL-NeRF handles incremental NeRF training and outperforms the baselines by up to $54.04\%$ in rendering quality.