Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis, a Review

論文の概要: Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis, a Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03417v1
Date: Mon, 6 May 2024 12:32:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 13:46:36.259790
Title: Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis, a Review
Title（参考訳）: ガウススプラッティング : 3次元再構成と新しい視点合成, 概観
Authors: Anurag Dalal, Daniel Hagen, Kjell G. Robbersmyr, Kristian Muri Knausgård,
Abstract要約: 本稿では,新鮮で見えない視点の創出を含む3次元再構成技術について概説する。ガウススティング法における最近の展開の概要として,入力型,モデル構造,出力表現,トレーニング戦略について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08823202672546056
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Image-based 3D reconstruction is a challenging task that involves inferring the 3D shape of an object or scene from a set of input images. Learning-based methods have gained attention for their ability to directly estimate 3D shapes. This review paper focuses on state-of-the-art techniques for 3D reconstruction, including the generation of novel, unseen views. An overview of recent developments in the Gaussian Splatting method is provided, covering input types, model structures, output representations, and training strategies. Unresolved challenges and future directions are also discussed. Given the rapid progress in this domain and the numerous opportunities for enhancing 3D reconstruction methods, a comprehensive examination of algorithms appears essential. Consequently, this study offers a thorough overview of the latest advancements in Gaussian Splatting.
Abstract（参考訳）: 画像に基づく3D再構成は、入力画像の集合からオブジェクトやシーンの3D形状を推測する難しい作業である。学習に基づく手法は, 直接的に3次元形状を推定する能力に注目されている。本稿では,新鮮で目立たない視点の創出を含む3次元再構成技術について概説する。ガウススティング法における最近の展開の概要として,入力型,モデル構造,出力表現,トレーニング戦略について概説する。未解決の課題や今後の方向性についても論じる。この領域の急速な進歩と3次元再構成手法の強化の機会を考えると、アルゴリズムの総合的な検証が不可欠である。そこで本研究では,ガウススプラッティングの最近の進歩について概観する。

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