拓海先生、最近若手から「NeRFを使って現場の3D化をやりたい」と言われたのですが、そもそもNeRFってどういう技術なんでしょうか。私、正直イメージがつかめません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、簡単に言うとNeRFは写真から光と形を学んで「どこから見ても自然に見える3D」を作る技術なんです。まずは日常のカメラ写真を集めるだけで、あとはモデルが中身を詰めてくれるイメージですよ。
なるほど。でも現場で複数班が別々に撮影した3Dデータを合体させる場面があると聞きました。それって人手で合わせないと無理なのですか。
いい質問ですよ。従来は点群(Point Cloud)の手法を使って手作業やキー点注釈で合わせることが多かったのですが、DReg-NeRFという新しい手法はNeRF同士を直接、自動で揃えられるんです。要点は三つにまとめられますよ。
三つですか。まず一つ目は何でしょうか。
一つ目は、人手でキー点を打たなくてもNeRFブロック同士を揃えられるという点です。つまり現場で毎回注釈を依頼する必要が減るので、導入コストが下がりますよ。
これって要するに、人手の初期設定なしで複数の3Dモデルを一つにまとめられるということ？
そうです、その通りです！二つ目は、NeRF内部の占有グリッド(occupancy grid)から特徴を取り出し、トランスフォーマー(Transformer)で関係性を学ぶ点です。これは写真を素材にした“内側の地図”を使うようなイメージですよ。
トランスフォーマーというのは聞いたことがありますが、うちの現場で使えるんでしょうか。計算が重くて現場PCでは動かない、みたいな心配があるのですが。
素晴らしい着眼点ですね！現場運用を考えると学習はGPUクラウドで行い、推論時は軽量化してエッジや社内サーバで動かすのが現実的です。最後の三つ目は、重複領域(overlap)の事前ラベルを使わず、サーフェスフィールド(surface field)を教師にして対応点を学習する点です。
つまり重なり具合を事前に人が教えなくても、モデル自体が重なっている場所を見つけて合わせてくれると。投資対効果の観点だと、人件費が減るのは大きいですね。
その通りです。最後に要点を三つでまとめます。1) 人手のキー点注釈が不要、2) NeRF内部の占有情報を使って関係を学ぶ、3) 事前の重複ラベル不要で高精度の位置合わせが可能、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よく分かりました。私の理解で整理すると、現場撮影→個別NeRF生成→DReg-NeRFで自動整合、この流れで人手を大幅に減らせるということですね。まずは社内の小さな品目で試してみます。
