論文の概要: Depth-Regularized Optimization for 3D Gaussian Splatting in Few-Shot Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13398v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 13:53:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 14:49:50.682602
• Title: Depth-Regularized Optimization for 3D Gaussian Splatting in Few-Shot Images
• Title（参考訳）: ファウショット画像における3次元ガウス平滑化の深さ正規化最適化
• Authors: Jaeyoung Chung, Jeongtaek Oh, and Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: オーバーフィッティングを緩和するための幾何ガイドとして,密集深度マップを導入する。 提案手法は,NeRF-LLFFデータセット上で,少ない画像数で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.14713579719103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a method to optimize Gaussian splatting with a limited number of images while avoiding overfitting. Representing a 3D scene by combining numerous Gaussian splats has yielded outstanding visual quality. However, it tends to overfit the training views when only a small number of images are available. To address this issue, we introduce a dense depth map as a geometry guide to mitigate overfitting. We obtained the depth map using a pre-trained monocular depth estimation model and aligning the scale and offset using sparse COLMAP feature points. The adjusted depth aids in the color-based optimization of 3D Gaussian splatting, mitigating floating artifacts, and ensuring adherence to geometric constraints. We verify the proposed method on the NeRF-LLFF dataset with varying numbers of few images. Our approach demonstrates robust geometry compared to the original method that relies solely on images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,過剰適合を回避しつつ,限られた画像数でガウススプラッティングを最適化する方法を提案する。 多数のガウススプラットを組み合わせることで3Dシーンを表現することで、目立った視覚的品質が得られる。 しかし、少数の画像しか利用できない場合、トレーニングビューは過度に適合する傾向にある。 この問題に対処するため,オーバーフィッティングを緩和するための幾何ガイドとして深度マップを導入する。 事前学習した単眼深度推定モデルを用いて深度マップを求め,スパースコルマップ特徴点を用いたスケールとオフセットの調整を行った。 調整された深度は、3Dガウススプラッティングのカラーベース最適化、浮動小道具の緩和、幾何学的制約の遵守を保証する。 提案手法は,NeRF-LLFFデータセット上で,少ない画像数で検証する。 本手法は,画像のみに依存する元の手法と比較してロバストな形状を示す。

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