Quantifier l'incertitude dans les champs de radiance neuronaux

Les Neural Radiance Fields (NeRFs) sont devenus super populaires pour des tâches comme créer de nouvelles vues de scènes et estimer la Profondeur à partir d'images prises sous différents angles. Mais ces techniques rencontrent des défis majeurs à cause des Incertitudes qui se présentent quand on utilise plusieurs images pour apprendre sur une scène. Par exemple, les occlusions - quand un objet en bloque un autre - peuvent créer des lacunes dans les Données collectées, affectant la capacité d'un NeRF à représenter correctement la scène.

Actuellement, les méthodes pour mesurer ces incertitudes sont soit trop simples, soit nécessitent beaucoup de puissance de calcul. On propose une nouvelle méthode qui permet d'estimer l'incertitude spatiale dans n'importe quel NeRF pré-entraîné sans changer le processus d'entraînement d'origine. Notre approche construit un champ d'incertitude dans l'espace 3D basé sur de petits ajustements qu'on peut faire au champ de radiance généré.

#Le défi de l'incertitude

Quand on crée un NeRF, le processus d'apprentissage implique de prendre plein d'images d'une scène sous différents points de vue. Même quand tout est parfait, des problèmes comme les occlusions et les angles manquants signifient que le modèle n'a pas une image complète de la scène. Comprendre à quel point un NeRF est incertain devient crucial pour des tâches qui nécessitent de la précision, comme détecter des erreurs et planifier les prochaines étapes dans une représentation 3D, ce qui peut être vital pour des applications comme les voitures autonomes.

Mesurer cette incertitude dans les NeRFs est encore un domaine en développement, et beaucoup de méthodes existantes reposent sur des estimations approximatives sans fondement solide ou impliquent des calculs complexes qui ralentissent le processus. Elles sont souvent intégrées dans l'entraînement du NeRF, ce qui peut ajouter des complications inutiles.

#Inspiration de la photogrammétrie

Pour résoudre ce problème, on a pris inspiration de la photogrammétrie traditionnelle, l'art de capturer des mesures précises à partir de photographies. Dans ce domaine, l'incertitude peut être modélisée à travers la répartition des points caractéristiques dans les images capturées, ce qui se traduit ensuite dans l'espace 3D. L'idée de base est de voir combien on peut ajuster la position d'un point sans rompre la cohérence des multiples vues.

On a appliqué ce concept aux NeRFs, en se concentrant sur les régions à l'intérieur du champ de radiance qui peuvent être modifiées sans causer d'erreurs significatives dans la représentation globale. Notre méthode vérifie combien on peut modifier le modèle tout en gardant une précision, ce qui nous donne une idée plus claire de l'incertitude présente dans différentes zones.

#Notre nouvelle méthode

Notre nouveau cadre de post-traitement peut estimer l'incertitude d'un NeRF pré-entraîné sans avoir besoin de modifier son cadre d'entraînement. On simule de petits ajustements au champ de radiance et on utilise une approche statistique pour dériver un champ d'incertitude qui peut être vu comme un canal de couleur supplémentaire dans le rendu final.

Les résultats montrent que nos incertitudes calculées sont pertinentes et ont de meilleures performances par rapport aux méthodes existantes, surtout en ce qui concerne leur corrélation avec les erreurs de profondeur. Ça veut dire qu'on peut utiliser nos résultats pour des applications pratiques, comme améliorer la clarté des images générées par NeRF, en éliminant les problèmes causés par des données incomplètes.

#Contributions principales

1. On propose une méthode simple pour calculer l'incertitude de n'importe quel NeRF pré-entraîné sans changer son setup d'entraînement ou nécessiter des données supplémentaires.
2. En un peu plus d'une minute, on génère un champ d'incertitude spatiale qui peut être rendu comme n'importe quel autre canal de couleur dans la scène finale.
3. On peut ajuster notre champ d'incertitude pour supprimer interactivement des artefacts des NeRFs pré-entraînés en temps réel.

#Travaux connexes

L quantification de l'incertitude étudie comment les réponses d'un système changent en fonction de différents inputs mesurables. C'est un domaine qui existe depuis longtemps en statistiques, particulièrement utile dans des domaines comme la physique et la météorologie.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, estimer l'incertitude est un sujet qui préoccupe depuis bien avant l'avènement des techniques modernes de deep learning. Par exemple, dans des tâches comme l'analyse de mouvement et l'ajustement des paramètres de la caméra, l'incertitude est un défi constant traité avec divers modèles statistiques.

En deep learning, l'incertitude peut provenir de deux sources principales. L'une est la randomisation inhérente dans les données elles-mêmes, connue sous le nom d'incertitude aléatoire, souvent perçue comme du bruit ou des erreurs de mesure. L'autre, l'incertitude épistémique, se rapporte à ce que le modèle ne sait pas à cause des informations manquantes. C'est surtout abordé par un cadre bayésien, qui estime à quel point un modèle est incertain en fonction de ce sur quoi il a été entraîné.

#Comprendre l'incertitude dans les NeRFs

Les NeRFs créent des scènes 3D en encodant des données volumétriques d'une manière que le modèle peut rendre des images basées sur les informations apprises de plusieurs vues. L'incertitude aléatoire peut apparaître à cause d'objets fugitifs dans la scène ou de changements dans l'éclairage et les réglages de la caméra, menant à des résultats imprévisibles.

L'incertitude épistémique dans les NeRFs provient principalement des lacunes dans les données, comme les occlusions ou les vues limitées. Bien que diverses méthodes aient été explorées pour estimer cette incertitude, la plupart nécessitent des changements significatifs dans le processus d'entraînement des NeRF, rendant leur utilisation moins pratique à grande échelle.

En revanche, notre approche permet la quantification de l'incertitude à travers une étape de post-traitement simple. En utilisant des approximations de Laplace, on peut travailler avec n'importe quel modèle NeRF pré-entraîné, évitant ainsi les coûts computationnels élevés associés aux méthodes traditionnelles.

#Comment fonctionne la méthode

Notre méthode opère en introduisant une nouvelle manière de considérer les paramètres d'un modèle NeRF, se concentrant moins sur les poids directs et plus sur les propriétés spatiales qui reflètent l'incertitude. On applique un champ de déformation, qui nous aide à comprendre comment la représentation du modèle peut changer sous certaines conditions sans affecter significativement la précision de la sortie rendue.

Cette déformation nous aide à cerner les zones où la flexibilité existe dans le modèle, offrant une idée plus claire de quelles régions ont plus ou moins d'incertitude selon combien elles peuvent être modifiées sans dégrader la qualité de la représentation.

#Mesurer l'incertitude spatiale

Une fois qu'on définit notre déformation, on peut mesurer combien les variations locales affectent la représentation globale. Le résultat est un champ d'incertitude spatiale qui fournit un aperçu des zones de la scène qui peuvent être fiables, basé sur combien elles pourraient changer sous différentes conditions.

Cet incertitude spatiale montre à quel point le modèle se comporte à travers différentes régions et nous permet de visualiser et de comprendre où les erreurs peuvent se situer. Ça donne aux développeurs et aux chercheurs un outil pratique à utiliser, surtout quand il s'agit de traiter les artefacts courants qui peuvent se produire dans les sorties NeRF.

#Validation expérimentale

On a validé notre méthode en l'appliquant à des ensembles de données établis et en comparant les résultats avec des techniques existantes. Nos incertitudes ont montré une forte relation avec les vraies erreurs de profondeur dans les sorties NeRF, indiquant que notre méthode peut refléter avec précision les zones de préoccupation dans les reconstructions 3D.

De plus, nos résultats montrent qu'on peut nettoyer efficacement les artefacts dans les images NeRF grâce à un seuillage basé sur l'incertitude calculée. Ce processus de nettoyage aide non seulement à améliorer la qualité de l'image, mais le fait de manière plus efficace et avec moins de demande computationnelle que les méthodes précédentes.

#Applications pratiques

Une application clé de notre méthode de quantification de l'incertitude est de nettoyer les sorties NeRF en supprimant des artefacts comme les "flotteurs", qui apparaissent à cause de lacunes dans les données d'entraînement. En appliquant un mécanisme de filtrage basé sur notre champ d'incertitude, on peut améliorer la qualité visuelle tout en maintenant l'exactitude de la profondeur.

En comparant notre méthode à des techniques existantes de suppression d'artefacts, on a constaté que notre approche donne des résultats équivalents tout en nécessitant beaucoup moins de temps et de ressources computationnelles.

#Directions futures

Notre travail ouvre des perspectives passionnantes pour de futures explorations. Bien qu'on se soit concentré sur la quantification de l'incertitude épistémique, on pense que combiner notre approche avec des méthodes visant à capturer l'incertitude aléatoire pourrait conduire à une compréhension plus large de l'incertitude dans les NeRFs.

De plus, explorer des structures de données plus avancées pourrait améliorer les performances et l'utilisabilité, rendant notre méthode encore plus applicable dans divers scénarios de représentation 3D.

En résumé, on a introduit un nouvel algorithme pour quantifier l'incertitude dans les Neural Radiance Fields sans avoir besoin de réentraîner le modèle ou d'accéder aux images d'entraînement. Cet algorithme fournit une mesure spatiale de l'incertitude directement corrélée avec l'erreur de profondeur et aide à améliorer les sorties des NeRF en permettant un nettoyage efficace des artefacts.