Studying the geometric convergence behaviour of neural radiance fields for improving training time
Eğitim süresini iyileştirmek için nöral ışınım alanlarının geometrik yakınsama davranışının incelenmesi
- Tez No: 926288
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MARTIN WEINMANN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karlsruher Institut für Technologie
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Bu çalışma, Neural Radiance Fields (NeRF) yönteminde Nerfacto metodunu baz alarak yenilikçi bir geliştirme sunmakta ve eğitim süresini geometrik yakınsama kazanımlarına dayalı olarak dinamik bir şekilde durdurmak amacıyla voksel temelli analitik bir değerlendirme yapmaktadır. Geleneksel NeRF yaklaşımlarında sabit bir iterasyon sayısına bağlı kalınırken, burada sunulan metodoloji ile genel 3 boyutlu geometrik yakınsamanın yeterli olduğu durumlarda eğitimi sonlandıran ve farklı NeRF metodlarına da uyarlanabilir bir strateji tanıtarak zaman ve hesaplama kaynaklarının tasarruf edilmesini sağlamaktadır. Çünkü farklı görüntü içeriğine sahip veri setlerini 3 boyutlu olarak modellerken farklı miktarda iterasyon miktarı gerekebilir. Temel fikir, ışınım alanını eşit aralıklı bölgelere ayırarak, belirli iterasyonlarda her bir bölge için ayrı ayrı yoğunluk değerlerini içeren vokselleri oluşturmak ve ardışık olarak oluşturulan vokseller arasındaki farkları inceleyerek eğitimin devam edip etmeyeceğine karar vermek üzerine kurulmuştur. Ayrıca, eğitim sürecinde genel geometrik yakınsama göz önünde bulundurularak ışınlar üzerindeki örnekleme sayısının azaltılmasının zaman ve kalite üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Buna ek olarak, her bir pikselden üretilen ışında derinlik bilgisini yani ışının gördüğü objenin konumunu belirten örneklem ile o örneklemin 3 boyutlu uzayda kesiştiği fark vokseli bulunup, eğer o fark vokseli yeterince yakınsamış bir bölgeye ait ise o ışına karşılık gelen piksel maskelenerek eğitimin sonraki aşamalarından çıkarılmıştır. Böylece, eğitim henüz yakınsamamış bölgelere odaklanarak uzun süreli eğitimlerde gözlemlenen sapmalar azaltmıştır.
Özet (Çeviri)
This study presents an innovative enhancement to Neural Radiance Fields (NeRF) leveraging the Nerfacto method, focusing on voxels and their analytical evaluation to dynamically stop the training process based on geometrical convergence gains from iterations and mask the pixels where the depth information of rays intersect with converged voxel regions during the training. Unlike traditional NeRF approaches that rely on a predetermined number of iterations, presented methodology introduces an adaptive strategy that terminates training when overall 3D geometric convergence becomes sufficient, thereby conserving time and computational resources. Because, each different structure or scenes' 3D reconstruction process will require varying amounts of iterations depending on the context. The main idea is, by dividing the scene box into grids at designated iteration steps and generating voxels to store density values, a method is devised to assess training progress by comparing the differences between sequentially created voxels. In addition, effects of decreasing the number of the samples during the training process according to that overall geometric convergence is investigated with respect to time and quality. Moreover, in each batch, the intersections between the samples that represent where the objects located and the voxels were calculated. Based on this, a decision was made on whether to exclude those rays from the training process in subsequent iterations. This masking approach aims to focus on unlearned areas, enabling it to prevent some amount of divergence in training.
Benzer Tezler
- Tectonic kinematic and dynamical boundary conditions to the South of Anatolia using new geodetic constraints and numerical modeling
Güney Anadolunun kinematik ve dinamik tektonik sınır koşullarının yeni jeodezik gözlemler ve sayısal modellerle belirlenmesi
VOLKAN ÖZBEY
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGİN TARI
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN
- Hibrit üç yönlü periyodik minimal yüzeyli üç boyutlu grafen yapıların mekaniği ve tasarımı
The mechanics and design of hybrid triply periodic minimal surfaces of three dimensional graphene
OSMAN FURKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KIRCA
- Enerji iletim sistemlerinde açma-kapama olaylarının analizleri için hat parametrelerinin EMTP yardımıyla hesabı
Calculation of line parameters for the analyses of power system switching transient using EMTP
KORAY ŞERBETÇİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. ADNAN KAYPMAZ
- Düzgün konveks metrik uzaylarda bazı sabit nokta iterasyon yaklaşımları ve optimizasyon
Some iterative approximation of fixed points and optimization in uniformly convex metric spaces
MUHAMMET KNEFATI
Doktora
Türkçe
2023
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VATAN KARAKAYA
- Sabit süzgeç yakınsak uzaylarda kapanış operatörleri
Closure operators in constant filter convergence spaces
KÜBRA KAYA