VIN-NBV: A View Introspection Network for Next-Best-View Selection

📄 arXiv: 2505.06219v3 📥 PDF

作者: Noah Frahm, Dongxu Zhao, Andrea Dunn Beltran, Ron Alterovitz, Jan-Michael Frahm, Junier Oliva, Roni Sengupta

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-05-09 (更新: 2025-08-25)

备注: 9 pages, 9 figures, 2 tables. Reformat into two column. Additional experiments and results

💡 一句话要点

提出VIN-NBV以解决复杂场景下的下一最佳视角选择问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 下一最佳视角 3D重建 视角内省网络 深度学习 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有的NBV算法往往依赖于覆盖率最大化，导致在复杂场景中重建质量不佳，尤其是存在遮挡和细节时。
  2. 本文提出了一种新的获取策略，通过训练一个轻量级的视角内省网络（VIN），直接优化重建质量而非覆盖率。
  3. 实验结果表明，使用RRI标准的VIN-NBV在重建质量上比传统方法提升约30%，并且在与深度强化学习方法的比较中表现更优。

📝 摘要（中文）

下一最佳视角（NBV）算法旨在以最小资源最大化3D场景获取质量。现有方法通常依赖覆盖率最大化作为重建质量的代理，但在复杂场景中，这种方法往往不足以保证重建质量。本文提出了一种新的获取策略，直接优化重建质量，而不仅仅是覆盖率。我们引入了视角内省网络（VIN），该轻量级神经网络能够预测潜在下一个视点的相对重建改进（RRI），无需进行新获取。通过这种方式，我们的VIN-NBV方法在重建质量上相较于基于覆盖率的标准提升了约30%。此外，VIN-NBV还超越了深度强化学习方法Scan-RL和GenNBV，提升幅度约为40%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂3D场景中下一最佳视角选择的问题。现有方法依赖于覆盖率最大化，无法有效处理遮挡和细节丰富的场景，导致重建质量下降。

核心思路：我们提出了一种新的获取策略，直接优化重建质量。通过训练视角内省网络（VIN），预测潜在视点的相对重建改进（RRI），从而避免了新获取的需求。

技术框架：整体架构包括视角内省网络（VIN）和基于贪婪策略的序列采样NBV策略。VIN负责预测RRI，而NBV策略则根据这些预测选择最佳视角。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了RRI作为优化标准，直接针对重建质量进行优化，而非依赖于覆盖率，这一设计使得方法在复杂场景中表现更佳。

关键设计：在网络结构上，VIN是一个轻量级神经网络，设计上注重高效性和准确性。损失函数的设计旨在最小化预测误差，以提高RRI的预测精度。

📊 实验亮点

实验结果显示，VIN-NBV在重建质量上比基于覆盖率的标准提升约30%，并且在与Scan-RL和GenNBV等深度强化学习方法的比较中，VIN-NBV的性能提升幅度达到约40%。这些结果表明，本文方法在复杂场景下的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人视觉、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等。通过优化3D场景的获取质量，能够显著提升这些领域的系统性能和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Next Best View (NBV) algorithms aim to maximize 3D scene acquisition quality using minimal resources, e.g. number of acquisitions, time taken, or distance traversed. Prior methods often rely on coverage maximization as a proxy for reconstruction quality, but for complex scenes with occlusions and finer details, this is not always sufficient and leads to poor reconstructions. Our key insight is to train an acquisition policy that directly optimizes for reconstruction quality rather than just coverage. To achieve this, we introduce the View Introspection Network (VIN): a lightweight neural network that predicts the Relative Reconstruction Improvement (RRI) of a potential next viewpoint without making any new acquisitions. We use this network to power a simple, yet effective, sequential samplingbased greedy NBV policy. Our approach, VIN-NBV, generalizes to unseen object categories, operates without prior scene knowledge, is adaptable to resource constraints, and can handle occlusions. We show that our RRI fitness criterion leads to a ~30% gain in reconstruction quality over a coverage-based criterion using the same greedy strategy. Furthermore, VIN-NBV also outperforms deep reinforcement learning methods, Scan-RL and GenNBV, by ~40%.