衛(wèi)星圖片重建舊金山3D模型，效果就像谷歌地球，港中大團隊提出CityNeRF
來自港中大林達華團隊
曉查 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
看到下面這張動圖，你會想到什么？是谷歌地球，還是蘋果自帶的3D地圖？
其實都不是，它是用衛(wèi)星和航拍圖片直接渲染生成的舊金山。
很難想象，如此精細的城市3D模型，竟然是用幾張不同角度和高度的2D圖片重建的。
這項研究來自香港中文大學多媒體實驗室團隊，叫做CityNeRF。
說到這里，有人應該想到了這兩年大熱的“神經(jīng)輻射場”（NeRF），它可以用多張角度照片重建3D對象，性能出色。量子位之前對此進行了相關報道和解讀。
NeRF雖然恢復室內(nèi)場景效果驚艷，但是直接用到城市級的衛(wèi)星地圖上，卻面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
首先是拍攝相機有很大的運動自由度。隨著相機的上升，場景中的地物外觀越來越粗糙，幾何細節(jié)越來越少，紋理分辨率越來越低。
同時，隨著空間覆蓋范圍的擴大，來自外圍區(qū)域的新對象會加入到視圖中。
相機在這個一系列場景中，產(chǎn)生了具有不同細節(jié)級別和空間覆蓋范圍的多尺度數(shù)據(jù)。
如果使用原來的NeRF渲染，那么生成的遠景往往不完整，周邊場景區(qū)域存在偽影，近景總是具有模糊的紋理和形狀。
什么原理？
針對上述問題，作者提出了采用多階段漸進式學習范式的CityNeRF。
作者根據(jù)相機距離將整個訓練數(shù)據(jù)集劃分為預定義數(shù)量的尺度。從最遠的尺度開始，每個訓練階段逐漸將訓練集擴大一個更近的尺度，并同步增長模型。
通過這種方式，CityNeRF可以穩(wěn)健地學習跨場景所有尺度的表示層次結(jié)構(gòu)。
CityNeRF引入了兩個特殊的設計：
1、具有殘差塊結(jié)構(gòu)的生長模型：
在每個訓練階段附加一個額外的塊來擴展模型。每個塊都有自己的輸出head，用于預測連續(xù)階段之間的顏色和密度殘差，促使塊在近距離觀察中關注新興細節(jié)；
2、包容的多級數(shù)據(jù)監(jiān)督：
每個塊的輸出head由從最遠尺度到其對應尺度的圖像聯(lián)合監(jiān)督。
換句話說，最后一個塊接受所有訓練圖像的監(jiān)督，而最早的塊只暴露于最粗尺度的圖像。通過這樣的設計，每個塊模塊都能夠充分利用其能力，在更近的視圖中對復雜的細節(jié)進行建模，并保證尺度之間一致的渲染質(zhì)量。
總體來說，CityNeRF是一種漸進式學習范式，可同步增長NeRF模型和訓練集。從用淺基塊擬合遠景開始，隨著訓練的進行，添加新的塊以適應越來越近的視圖中出現(xiàn)的細節(jié)。
該策略有效地激活了位置編碼中的高頻通道，并隨著訓練的進行展開更復雜的細節(jié)。
簡而言之，使用基本神經(jīng)網(wǎng)絡多層感知器的權(quán)重，NeRF將提前處理所有圖像，知道其觀點位置。NeRF將使用相機的光線找到每個像素的顏色和密度。
因此，它知道相機的方向，并可以同時使用所有數(shù)組來了解深度和相應的顏色。然后，使用損失函數(shù)優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂性，
模型訓練數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來自Google Earth Studio中的12個城市圖像。結(jié)果顯示在幾種常見重建模型中達到了最佳的效果。
最后，作者又將該模型用于重建無人機拍攝的空中圖像，依然收到了更佳的效果。
團隊簡介
本篇論文的兩位一作是來自香港中文大學MMLab的兩位博士生相里元博和徐霖寧。前者曾有一篇論文被ICLR 2020收錄，后者有多篇論文被CVPR、ICCV等頂會收錄。
通訊作者是以上兩位的導師林達華。
林達華是香港中文大學信息工程系副教授，也是港中大-商湯科技聯(lián)合實驗室主任。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2112.05504
項目地址：
https://city-super.github.io/citynerf/
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