TrackNeRF: Bundle Adjusting NeRF from Sparse and Noisy Views via Feature Tracks

📄 arXiv: 2408.10739v1 📥 PDF

作者: Jinjie Mai, Wenxuan Zhu, Sara Rojas, Jesus Zarzar, Abdullah Hamdi, Guocheng Qian, Bing Li, Silvio Giancola, Bernard Ghanem

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-20

备注: ECCV 2024 (supplemental pages included)

💡 一句话要点

TrackNeRF：通过特征轨迹进行NeRF的Bundle Adjustment，解决稀疏和噪声视角下的重建问题

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

关键词: 神经辐射场 NeRF Bundle Adjustment 特征轨迹 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在稀疏和噪声视角下表现不佳，因为它们仅考虑局部几何一致性，缺乏全局约束。
  2. TrackNeRF通过引入特征轨迹，即对应于同一3D点的跨视图像素轨迹，来显式地强制全局3D一致性。
  3. 实验表明，TrackNeRF在稀疏和噪声视角下显著优于现有方法，在DTU数据集上取得了新的SOTA结果。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）通常需要大量具有精确位姿的图像才能实现准确的新视角合成，但这并不符合实际场景，因为在实际场景中，视角可能是稀疏的，位姿也可能是有噪声的。先前在稀疏视角和噪声位姿下学习NeRF的解决方案只考虑了视图对之间的局部几何一致性。本文紧密遵循Structure-from-Motion（SfM）中的Bundle Adjustment，提出了TrackNeRF，以实现更全局一致的几何重建和更精确的位姿优化。TrackNeRF引入了特征轨迹，即跨所有可见视图的、对应于同一3D点的连接像素轨迹。通过强制特征轨迹之间的重投影一致性，TrackNeRF显式地鼓励整体3D一致性。通过大量的实验，TrackNeRF在噪声和稀疏视角重建方面建立了一个新的基准。特别是在各种稀疏和噪声视角设置下，TrackNeRF在DTU数据集上，相较于最先进的BARF和SPARF，PSNR分别提升了约8和约1。

🔬 方法详解

问题定义：现有的NeRF方法在视角稀疏且位姿存在噪声的情况下，重建效果会显著下降。这是因为这些方法通常只关注相邻视角之间的局部几何一致性，缺乏对全局场景结构的约束，导致重建结果容易出现扭曲和不一致。

核心思路：TrackNeRF的核心思路是借鉴Structure-from-Motion (SfM) 中的 Bundle Adjustment 思想，通过引入“特征轨迹”来建立跨多个视角的全局一致性约束。特征轨迹是指在多个视图中对应于同一个3D点的像素轨迹。通过优化这些轨迹的重投影误差，可以同时优化NeRF的几何结构和相机位姿，从而提高重建的准确性和鲁棒性。

技术框架：TrackNeRF的整体框架可以概括为以下几个步骤：1) 特征提取与匹配：在输入图像中提取特征点，并在不同视图之间进行匹配，形成初始的特征轨迹。2) NeRF初始化：使用初始的相机位姿和图像数据初始化一个NeRF模型。3) 特征轨迹优化：通过最小化特征轨迹的重投影误差，同时优化NeRF的几何结构和相机位姿。4) NeRF渲染：使用优化后的NeRF模型渲染新的视角图像。

关键创新：TrackNeRF的关键创新在于引入了特征轨迹的概念，并将Bundle Adjustment的思想融入到NeRF的训练过程中。与以往只关注局部一致性的方法不同，TrackNeRF通过特征轨迹建立了跨多个视角的全局约束，从而提高了重建的准确性和鲁棒性。

关键设计：TrackNeRF的关键设计包括：1) 使用SIFT等传统特征提取算法来获得鲁棒的特征点。2) 使用RANSAC等方法来过滤错误的特征匹配。3) 设计合适的损失函数来最小化特征轨迹的重投影误差，例如Huber损失函数。4) 使用Adam等优化器来优化NeRF的参数和相机位姿。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TrackNeRF在DTU数据集上进行了广泛的实验，结果表明，在各种稀疏和噪声视角设置下，TrackNeRF显著优于现有的SOTA方法，例如BARF和SPARF。具体来说，TrackNeRF在PSNR指标上分别提升了约8和约1。这些结果表明，TrackNeRF能够有效地解决稀疏和噪声视角下的NeRF重建问题。

🎯 应用场景

TrackNeRF在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人导航中，可以使用TrackNeRF来重建环境地图，从而帮助机器人进行定位和路径规划。在自动驾驶中，可以使用TrackNeRF来重建周围环境的三维模型，从而提高自动驾驶系统的感知能力。在VR/AR中，可以使用TrackNeRF来创建逼真的虚拟场景，从而提高用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Neural radiance fields (NeRFs) generally require many images with accurate poses for accurate novel view synthesis, which does not reflect realistic setups where views can be sparse and poses can be noisy. Previous solutions for learning NeRFs with sparse views and noisy poses only consider local geometry consistency with pairs of views. Closely following \textit{bundle adjustment} in Structure-from-Motion (SfM), we introduce TrackNeRF for more globally consistent geometry reconstruction and more accurate pose optimization. TrackNeRF introduces \textit{feature tracks}, \ie connected pixel trajectories across \textit{all} visible views that correspond to the \textit{same} 3D points. By enforcing reprojection consistency among feature tracks, TrackNeRF encourages holistic 3D consistency explicitly. Through extensive experiments, TrackNeRF sets a new benchmark in noisy and sparse view reconstruction. In particular, TrackNeRF shows significant improvements over the state-of-the-art BARF and SPARF by $\sim8$ and $\sim1$ in terms of PSNR on DTU under various sparse and noisy view setups. The code is available at \href{https://tracknerf.github.io/}.