作者丨郭浩宇@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/521725566

编辑丨3D视觉工坊

我们介绍一篇2022 CVPR Oral的三维场景重建论文：Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption，该论文由浙江大学CAD&CG国家重点实验室/浙大-商汤三维视觉联合实验室提出。

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.02836

• 论文代码：https://github.com/zju3dv/manhattan_sdf

• Project page：https://zju3dv.github.io/manhattan_sdf/

1. 引言

1.1 论文的问题描述

输入在室内场景采集的图像序列，论文希望能生成该室内场景的三维模型。该问题有许多应用，例如虚拟与增强现实、机器人等。

1.2 当前方法在这个问题的局限性

传统方法一般通过MVS（Multi-View Stereo） [1,2] 做场景重建，首先根据多视角匹配来估计每个视角的深度图，然后将每个视角的深度在三维空间中做融合。这类方法最大的问题在于难以处理弱纹理区域、非朗伯表面，原因是这些区域难以做匹配，从而导致重建不完整。

Multi-view Stereo via Depth Map Fusion: A Coordinate Decent Optimization Method

最近，有方法提出基于隐式神经表示做三维重建。NeRF [3] 通过可微分的体积渲染技术从图像中学习隐式辐射场。NeRF可以实现有真实感的视角合成，但是几何重建结果噪音很严重，主要是因为缺乏表面约束。NeuS [4] 和 VolSDF [5] 使用有SDF（向距离场）建模场景的几何，并实现了基于SDF的体积渲染，可以得到相比于NeRF更加平滑的几何重建结果。此类方法都是基于光度一致性原理，因而难以处理弱纹理区域，在室内场景的重建质量很差。

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

1.3 我们的观察和对问题的解决

为了克服室内场景重建在弱纹理平面区域的歧义性，我们在优化过程中基于曼哈顿假设采取了相应的几何约束。曼哈顿假设是一个被广泛使用的室内场景假设，即室内场景的地面、墙面、天花板通常被对齐在三个互相垂直的主方向，基于此我们对地面、墙面区域设计了对应的几何约束。

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曼哈顿假设示意图

2. 论文方法

2.1 方法概述

论文使用神经隐式表示建模场景的几何、外观和语义，并从多视角图像优化该表示。具体步骤为：

1. 使用可微分体积渲染技术，根据输入图像优化几何、外观。

2. 预测墙面、地面的语义分割，并基于曼哈顿假设对这些区域采用相应的几何约束。

3. 为了提升对语义分割不准确性的鲁棒性，我们提出联合优化策略来同时优化几何和语义，从而实现更高质量的重建结果。

2.2 基于SDF的体积渲染

2.3 几何约束

我们首先使用DeepLabV3+ [6] 在图像空间分割地面、墙面区域。对于地面区域的每个像素，我们首先做体积渲染得到对应的表面点，通过计算有向距离场在该处的梯度得到法向方向，设计损失函数约束其法向竖直向上：

2.4 联合优化

几何约束在语义分割准确的区域可以起到很好的效果，但网络预测的语义分割在部分区域可能是不准确的，这会影响重建结果。如下图所示，由于语义分割不准确，导致加上几何约束之后重建结果变得更加糟糕。

为了克服这个问题，我们在3D空间中学习语义场。我们使用体积渲染技术将语义渲染到图像空间，并通过softmax归一化得到每个像素属于地面、墙面区域的概率，我们利用这个概率来加权几何约束：

同时，为了避免trivial solution（属于地面、墙面的概率被降为0），我们同时也用2D语义分割网络的预测计算交叉熵作为监督

3. 实验分析

3.1 Ablation studies

通过定性、定量的实验结果，我们发现使用体积约束能够提升在平面区域的重建效果，但也会由于语义分割的不准确性导致一些非平面区域的重建变差，通过使用我们提出的联合优化策略，可以全面地提升重建结果。

3.2 与SOTA方法的对比

我们在ScanNet和7-Scenes数据集上进行了和之前MVS方法、基于volume rendering的方法的对比，数值结果大幅领先于之前的方法。

4. 参考文献

[1] Pixelwise view selection for unstructured multi-view stereo. In ECCV, 2016.

[2] Multi-view stereo via depth map fusion: A coordinate decent optimization method. Neurocomputing, 2016.

[3] Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. In ECCV, 2020.

[4] NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction. In NeurIPS, 2021.

[5] Volume Rendering of Neural Implicit Surfaces. In NeurIPS, 2021.

[6] Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation. In ECCV, 2018.

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