論文の概要: DC-Gaussian: Improving 3D Gaussian Splatting for Reflective Dash Cam Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17705v2
• Date: Wed, 29 May 2024 04:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 11:23:10.946834
• Title: DC-Gaussian: Improving 3D Gaussian Splatting for Reflective Dash Cam Videos
• Title（参考訳）: DC-Gaussian:リフレクティブダッシュカムビデオのための3Dガウシアンスプレイティングの改良
• Authors: Linhan Wang, Kai Cheng, Shuo Lei, Shengkun Wang, Wei Yin, Chenyang Lei, Xiaoxiao Long, Chang-Tien Lu,
• Abstract要約: 本稿では,車載ダッシュカムビデオから新しいビューを生成する手法であるDC-Gaussianを提案する。 本手法は,新規なビュー合成における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.967885144420613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present DC-Gaussian, a new method for generating novel views from in-vehicle dash cam videos. While neural rendering techniques have made significant strides in driving scenarios, existing methods are primarily designed for videos collected by autonomous vehicles. However, these videos are limited in both quantity and diversity compared to dash cam videos, which are more widely used across various types of vehicles and capture a broader range of scenarios. Dash cam videos often suffer from severe obstructions such as reflections and occlusions on the windshields, which significantly impede the application of neural rendering techniques. To address this challenge, we develop DC-Gaussian based on the recent real-time neural rendering technique 3D Gaussian Splatting (3DGS). Our approach includes an adaptive image decomposition module to model reflections and occlusions in a unified manner. Additionally, we introduce illumination-aware obstruction modeling to manage reflections and occlusions under varying lighting conditions. Lastly, we employ a geometry-guided Gaussian enhancement strategy to improve rendering details by incorporating additional geometry priors. Experiments on self-captured and public dash cam videos show that our method not only achieves state-of-the-art performance in novel view synthesis, but also accurately reconstructing captured scenes getting rid of obstructions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,車載ダッシュカムビデオから新しいビューを生成する手法であるDC-Gaussianを提案する。 ニューラルレンダリング技術は、運転シナリオにおいて大きな進歩を遂げてきたが、既存の方法は、主に自動運転車が収集したビデオのために設計されている。 しかし、これらのビデオは、様々な種類の車両で広く使われ、幅広いシナリオを捉えているダッシュカムビデオと比較して、量と多様性の両方に制限がある。 ダッシュカムビデオは、しばしばフロントガラスの反射や閉塞などの深刻な障害に悩まされ、ニューラルレンダリング技術の適用を著しく阻害する。 この課題に対処するため,最近のリアルタイムニューラルネットワーク技術である3D Gaussian Splatting(3DGS)に基づくDC-Gaussianを開発した。 提案手法は、反射や閉塞を統一的にモデル化するための適応的な画像分解モジュールを含む。 さらに,照明条件の異なる反射や閉塞を管理するために照明認識閉塞モデルを導入する。 最後に、幾何誘導型ガウス拡張戦略を用いて、追加の幾何事前を組み込むことで、レンダリングの詳細を改善する。 自撮り及び公開ダッシュカムビデオ実験により,本手法は新規な視点合成における最先端性能を実現するだけでなく,障害物を除去して撮影シーンを正確に再構築することを示した。

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