論文の概要: GauU-Scene: A Scene Reconstruction Benchmark on Large Scale 3D Reconstruction Dataset Using Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14032v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 09:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 15:06:58.765526
• Title: GauU-Scene: A Scene Reconstruction Benchmark on Large Scale 3D Reconstruction Dataset Using Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: gauu-scene:gaussian splattingを用いた大規模3次元復元データセットのシーン復元ベンチマーク
• Authors: Butian Xiong, Zhuo Li, Zhen Li
• Abstract要約: 本稿では,新たに開発された3D表現手法であるガウス・スプラッティングを用いた大規模シーン再構築ベンチマークを提案する。 U-Sceneは、RGBデータセットとLiDARの地上真実を包含した、1平方キロメートル以上に及ぶ。 このデータセットは、高度な空間分析のための都市環境と学術環境のユニークなブレンドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.968501319323899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel large-scale scene reconstruction benchmark using the newly developed 3D representation approach, Gaussian Splatting, on our expansive U-Scene dataset. U-Scene encompasses over one and a half square kilometres, featuring a comprehensive RGB dataset coupled with LiDAR ground truth. For data acquisition, we employed the Matrix 300 drone equipped with the high-accuracy Zenmuse L1 LiDAR, enabling precise rooftop data collection. This dataset, offers a unique blend of urban and academic environments for advanced spatial analysis convers more than 1.5 km$^2$. Our evaluation of U-Scene with Gaussian Splatting includes a detailed analysis across various novel viewpoints. We also juxtapose these results with those derived from our accurate point cloud dataset, highlighting significant differences that underscore the importance of combine multi-modal information
• Abstract（参考訳）: 我々は,新しい3次元表現手法gaussian splattingを用いた大規模シーン復元ベンチマークを,拡張型u-sceneデータセットに導入する。 U-Sceneは、LiDARの地上真実と組み合わせた総合的なRGBデータセットを特徴とする、1平方キロメートル以上に及ぶ。 データ取得には、高精度なZenmuse L1 LiDARを備えたMatrix 300ドローンを使用し、正確な屋上データ収集を可能にした。 このデータセットは、1.5 km$^2$以上の空間分析を行うための、都市環境と学術環境のユニークなブレンドを提供する。 U-Scene with Gaussian Splatting の評価には,様々な視点から詳細な分析が含まれている。 また、これらの結果を正確なポイントクラウドデータセットから派生したものと並べて、マルチモーダル情報の組み合わせの重要性を裏付ける重要な違いを強調します。

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