論文の概要: GauU-Scene V2: Expanse Lidar Image Dataset Shows Unreliable Geometric Reconstruction Using Gaussian Splatting and NeRF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04880v1
- Date: Sun, 7 Apr 2024 08:51:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 19:11:06.283207
- Title: GauU-Scene V2: Expanse Lidar Image Dataset Shows Unreliable Geometric Reconstruction Using Gaussian Splatting and NeRF
- Title(参考訳): GauU-Scene V2: Expanse Lidar Image Dataset: Unreliable Geometric Reconstruction using Gaussian Splatting and NeRF
- Authors: Butian Xiong, Nanjun Zheng, Zhen Li,
- Abstract要約: 本稿では,新しい3次元表現手法であるガウス・スプラッティングとニューラル・ラジアンス・フィールドを用いた大規模シーン再構築ベンチマークを提案する。
GauU-Scene V2は6.5平方キロメートル以上をカバーし、LiDARの地上真実と組み合わせた総合的なRGBデータセットを備えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1833325155988317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a novel large-scale scene reconstruction benchmark that utilizes newly developed 3D representation approaches: Gaussian Splatting and Neural Radiance Fields, on our expansive GauU-Scene V2 dataset. GauU-Scene V2 encompasses over 6.5 square kilometers and features a comprehensive RGB dataset coupled with LiDAR ground truth. This dataset offers a unique blend of urban and academic environments for advanced spatial analysis, covering more than 6.5 km2. We also provide detailed supplementary information on data collection protocols. Furthermore, we present an easy-to-follow pipeline to align the COLMAP sparse point cloud with the detailed LiDAR dataset. Our evaluation of U-Scene, which includes a detailed analysis across various novel viewpoints using image-based metrics such as SSIM, LPIPS, and PSNR, shows contradictory results when applying geometric-based metrics, such as Chamfer distance. This leads to doubts about the reliability of current image-based measurement matrices and geometric extraction methods on Gaussian Splatting. We also make the dataset available on the following anonymous project page
- Abstract(参考訳): 我々は,GauU-Scene V2データセット上に新たに開発された3D表現アプローチであるGaussian SplattingとNeural Radiance Fieldsを利用する,新しい大規模シーン再構築ベンチマークを導入する。
GauU-Scene V2は6.5平方キロメートル以上をカバーし、LiDARの地上真実と組み合わせた総合的なRGBデータセットを備えている。
このデータセットは6.5km2以上をカバーし、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。
データ収集プロトコルに関する詳細な情報も提供します。
さらに、COLMAPスパースポイントクラウドを詳細なLiDARデータセットと整合させる、簡単に追従できるパイプラインを提案する。
SSIM,LPIPS,PSNRなどの画像ベースメトリクスを用いた様々な視点の詳細な分析を含むU-Sceneの評価は,チャンファー距離などの幾何学的基準を適用した場合の矛盾した結果を示す。
これにより、現在の画像ベース測定行列の信頼性とガウススメッティングにおける幾何抽出法に疑問が持たれる。
データセットも、以下の匿名プロジェクトページで公開しています。
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論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T17:32:49Z)
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