論文の概要: Revising Densification in Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06109v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 08:20:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:29:31.353787
- Title: Revising Densification in Gaussian Splatting
- Title(参考訳): ガウススメッティングにおけるデンシフィケーションの改訂
- Authors: Samuel Rota Bulò, Lorenzo Porzi, Peter Kontschieder,
- Abstract要約: 本稿では,3DGSにおける密度制御のための画素エラー駆動型定式化について述べる。
我々のアプローチは、メソッドの効率を犠牲にすることなく、様々なベンチマークシーンで一貫した品質改善をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.037676471903215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we address the limitations of Adaptive Density Control (ADC) in 3D Gaussian Splatting (3DGS), a scene representation method achieving high-quality, photorealistic results for novel view synthesis. ADC has been introduced for automatic 3D point primitive management, controlling densification and pruning, however, with certain limitations in the densification logic. Our main contribution is a more principled, pixel-error driven formulation for density control in 3DGS, leveraging an auxiliary, per-pixel error function as the criterion for densification. We further introduce a mechanism to control the total number of primitives generated per scene and correct a bias in the current opacity handling strategy of ADC during cloning operations. Our approach leads to consistent quality improvements across a variety of benchmark scenes, without sacrificing the method's efficiency.
- Abstract(参考訳): 本稿では,3次元ガウススティング(3DGS)における適応密度制御(ADC)の限界に対処する。
ADCは、デンシフィケーションとプルーニングを制御する自動3Dポイントプリミティブ管理のために導入されたが、デンシフィケーションロジックには一定の制限がある。
我々の主な貢献は、3DGSにおける密度制御のためのより原理化された画素エラー駆動型定式化であり、補助的な画素単位の誤差関数をデンシフィケーションの基準として活用する。
さらに、シーン毎に生成されたプリミティブの総数を制御する機構を導入し、クローン操作中のADCの現在の不透明処理戦略のバイアスを補正する。
我々のアプローチは、メソッドの効率を犠牲にすることなく、様々なベンチマークシーンで一貫した品質改善をもたらす。
関連論文リスト
- Micro-splatting: Maximizing Isotropic Constraints for Refined Optimization in 3D Gaussian Splatting [0.3749861135832072]
この研究は、高画質勾配の領域を動的に洗練する適応的な密度化戦略を実装している。
その結果、レンダリング効率を犠牲にすることなく、より密度が高くより詳細なガウス的な手段が必要とされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-08T07:15:58Z) - FreeSplat++: Generalizable 3D Gaussian Splatting for Efficient Indoor Scene Reconstruction [50.534213038479926]
FreeSplat++は大規模な屋内全シーン再構築の代替手法である。
深度調整による微調整により,再現精度が大幅に向上し,トレーニング時間も大幅に短縮された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-29T06:22:08Z) - COB-GS: Clear Object Boundaries in 3DGS Segmentation Based on Boundary-Adaptive Gaussian Splitting [67.03992455145325]
3D Gaussian Splatting(3DGS)に基づく3Dセグメンテーションは、オブジェクトの境界を正確に記述するのに苦労する。
セグメンテーション精度の向上を目的とした3DGS(COB-GS)のためのクリアオブジェクト境界を導入する。
意味指導には境界適応型ガウス分割法を導入する。
視覚的最適化のために、3DGSシーンの劣化したテクスチャを補正する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T08:31:43Z) - Frequency-Aware Density Control via Reparameterization for High-Quality Rendering of 3D Gaussian Splatting [11.892334330536974]
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、高周波領域のシーン詳細を表現できる。
3DGSは現在、ドメイン全体にわたる3Dガウスの密度とスケールをリンクする明示的な制約を欠いている。
我々は,表現品質を向上させるために,デシフィケーションと削除からなる周波数認識密度制御戦略を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-10T07:30:45Z) - Efficient Density Control for 3D Gaussian Splatting [3.6379656024631215]
より効率的な長軸分割操作を導入し,元のクローンとスプリットを置き換えた。
また,低オプティシティ・ガウス数を削減するため,簡単な適応型プルーニング手法を提案する。
提案手法を,様々な課題のある実世界のデータセット上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T12:12:56Z) - MCGS: Multiview Consistency Enhancement for Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields [73.49548565633123]
3Dガウシアンによって表現される放射場は、高いトレーニング効率と高速レンダリングの両方を提供する、新しいビューの合成に優れている。
既存の手法では、高密度推定ネットワークからの奥行き先を組み込むことが多いが、入力画像に固有の多視点一貫性を見落としている。
本稿では,3次元ガウス・スプレイティング(MCGS)に基づくビュー・フレームワークを提案し,スパークス・インプット・ビューからシーンを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T08:39:05Z) - GaRField++: Reinforced Gaussian Radiance Fields for Large-Scale 3D Scene Reconstruction [1.7624442706463355]
本稿では,3次元ガウススプラッティングに基づく大規模シーン再構築のための新しい枠組みを提案する(3DGS)。
スケーラビリティ問題に対処するため,大規模シーンを複数のセルに分割し,各セルの候補ポイントクラウドとカメラビューとを相関させる。
本研究では,大規模シーン再構成の最先端手法よりも連続的に高忠実度レンダリング結果を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T13:43:31Z) - MVG-Splatting: Multi-View Guided Gaussian Splatting with Adaptive Quantile-Based Geometric Consistency Densification [8.099621725105857]
マルチビューを考慮したソリューションであるMVG-Splattingを紹介する。
付加的な密度化のレベルを動的に決定する適応的量子化法を提案する。
このアプローチは3次元再構成プロセス全体の忠実度と精度を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T15:24:01Z) - Gaussian Splatting with Localized Points Management [52.009874685460694]
局所的点管理(LPM)は、点加算と幾何校正の双方の最も高い需要において、これらの誤り貢献ゾーンを特定することができる。
LPMは特定ゾーンに点密度を適用し、これらの領域の前に位置する点の不透明度をリセットし、不条件点を補正する新たな機会を創出する。
特に、LPMはバニラ3DGSとSpaceTimeGSの両方を改善して、リアルタイム速度を維持しながら最先端のレンダリング品質を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T16:55:07Z) - LP-3DGS: Learning to Prune 3D Gaussian Splatting [71.97762528812187]
本稿では,トレーニング可能な2値マスクを重要度に応用し,最適プルーニング比を自動的に検出する3DGSを提案する。
実験の結果,LP-3DGSは効率と高品質の両面において良好なバランスを保っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T05:58:34Z) - End-to-End Rate-Distortion Optimized 3D Gaussian Representation [33.20840558425759]
本稿では,コンパクトな3次元ガウス学習をエンドツーエンドのレート・ディストーション最適化問題として定式化する。
動的プルーニングとエントロピー制約ベクトル量子化(ECVQ)を導入し、同時に速度と歪みを最適化する。
RDO-Gaussianが40倍の3Dガウスサイズを大幅に縮小することを示すため,実シーンと合成シーンの両方で本手法の有効性を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T14:37:54Z) - GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。
本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。
提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T16:00:20Z) - Towards Model Generalization for Monocular 3D Object Detection [57.25828870799331]
我々は,Mono3Dオブジェクト検出に有効な統合カメラ一般化パラダイム(CGP)を提案する。
また,インスタンスレベルの拡張によりギャップを埋める2D-3D幾何一貫性オブジェクトスケーリング戦略(GCOS)を提案する。
DGMono3Dと呼ばれる手法は、評価された全てのデータセットに対して顕著な性能を達成し、SoTAの教師なしドメイン適応スキームを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T23:05:07Z) - The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.334070064346]
本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。
具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。
KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T10:54:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。