論文の概要: 2D-Guided 3D Gaussian Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16047v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 13:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 14:56:46.607133
- Title: 2D-Guided 3D Gaussian Segmentation
- Title（参考訳）: 2次元誘導3次元ガウスセグメンテーション
- Authors: Kun Lan, Haoran Li, Haolin Shi, Wenjun Wu, Yong Liao, Lin Wang,
Pengyuan Zhou
- Abstract要約: 本稿では2次元分節を監督として実装した3次元ガウス分節法を提案する。
このアプローチでは、入力2次元セグメンテーションマップを使用して、付加された3次元ガウス意味情報の学習を誘導する。
実験により,マルチオブジェクトセグメンテーションにおいて,mIOUとmAccに匹敵する性能が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.139488857163064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, 3D Gaussian, as an explicit 3D representation method, has
demonstrated strong competitiveness over NeRF (Neural Radiance Fields) in terms
of expressing complex scenes and training duration. These advantages signal a
wide range of applications for 3D Gaussians in 3D understanding and editing.
Meanwhile, the segmentation of 3D Gaussians is still in its infancy. The
existing segmentation methods are not only cumbersome but also incapable of
segmenting multiple objects simultaneously in a short amount of time. In
response, this paper introduces a 3D Gaussian segmentation method implemented
with 2D segmentation as supervision. This approach uses input 2D segmentation
maps to guide the learning of the added 3D Gaussian semantic information, while
nearest neighbor clustering and statistical filtering refine the segmentation
results. Experiments show that our concise method can achieve comparable
performances on mIOU and mAcc for multi-object segmentation as previous
single-object segmentation methods.
- Abstract（参考訳）: 近年, 3D Gaussianは3D表現法として, 複雑なシーンや訓練期間の表現において, NeRF (Neural Radiance Fields) に対して強い競争力を示している。
これらの利点は、3d理解と編集における3dガウスの幅広い応用を示唆する。
一方、3dガウス人のセグメンテーションはまだ初期段階にある。
既存のセグメンテーション手法は面倒なだけでなく、短時間で複数のオブジェクトを同時にセグメンテーションすることができない。
そこで本稿では,2次元セグメント化を監督として実装した3次元ガウスセグメンテーション手法を提案する。
このアプローチは入力2次元セグメンテーションマップを用いて付加された3次元ガウス意味情報の学習を誘導する一方、近接クラスタリングと統計的フィルタリングはセグメンテーション結果を洗練する。
実験により,従来の単一対象セグメンテーション法であるマルチオブジェクトセグメンテーションに対して,miouとmaccで同等の性能が得られることを示した。
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