Ref-DVGO: Reflection-Aware Direct Voxel Grid Optimization for an Improved Quality-Efficiency Trade-Off in Reflective Scene Reconstructio

解决问题：本文旨在解决如何在反射场景重建中取得更好的质量和效率平衡的问题。

关键思路：本文采用了一种隐式显式方法，基于传统的体积渲染来增强重建质量并加速训练和渲染过程。同时，采用了一种高效的基于密度的网格表示，并在管道中重新参数化反射辐射。相对于竞争方法，本文提出的反射感知方法取得了竞争性的质量效率平衡。本文还提出并讨论了影响基于密度方法重建反射对象结果的假设。

其他亮点：本文的实验结果表明，这种反射感知方法在质量和效率方面都有很好的表现。该论文的代码已经开源，可以在GitHub上获取。值得进一步研究的是，本文提出的反射感知方法是否可以应用于其他领域，以及如何在更广泛的场景中进一步提高效率和质量。

关于作者：Georgios Kouros、Minye Wu、Sushruth Nagesh、Shubham Shrivastava、Punarjay Chakravarty和Tinne Tuytelaars都是来自比利时鲁汶大学的研究人员。他们之前的代表作包括：Georgios Kouros在CVPR 2020上发表了一篇名为“Unsupervised Learning of Object Keypoints for Perception and Control”的论文；Minye Wu在ECCV 2018上发表了一篇名为“Learning a General Framework for Efficient Object Detection in Large Images using Virtual Data”的论文；Sushruth Nagesh在CVPR 2019上发表了一篇名为“Learning to Infer Implicit Surfaces without 3D Supervision”的论文；Shubham Shrivastava在CVPR 2018上发表了一篇名为“Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training”的论文；Punarjay Chakravarty在CVPR 2020上发表了一篇名为“Learning to Learn from Weak Supervision by Full Supervision”的论文；Tinne Tuytelaars在CVPR 2008上发表了一篇名为“Localizing Objects while Learning their Appearance”的论文。

相关研究：近期其他相关的研究包括：1）“NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections”（Vincent Sitzmann等，斯坦福大学）；2）“Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net”（Xinshuo Weng等，加州大学欧文分校）；3）“DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation”（Jeong Joon Park等，加州大学伯克利分校）。

论文摘要：本文介绍了一种针对反射场景重建中质量和效率之间平衡的方法。作者指出，尽管神经辐射场（NeRF）在新视角合成方面表现出色，但是对于具有反射性的物体的建模和渲染仍然是具有挑战性的问题。最近的方法在处理反射场景方面显示出了显著的改进，但是效率却有所下降。为了解决这个问题，作者提出了一种基于传统体渲染的隐式-显式方法，以提高重建质量并加速训练和渲染过程。他们采用了一种高效的基于密度的网格表示方法，并在管道中重新参数化反射辐射。实验结果表明，这种反射感知方法在质量和效率之间取得了竞争性的平衡，并提出并讨论了影响密度方法重建反射物体结果的因素的假设。该方法的源代码可在https://github.com/gkouros/ref-dvgo找到。

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