論文の概要: LP-3DGS: Learning to Prune 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18784v1
• Date: Wed, 29 May 2024 05:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:38:40.079866
• Title: LP-3DGS: Learning to Prune 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: LP-3DGS:3Dガウス平滑化の学習
• Authors: Zhaoliang Zhang, Tianchen Song, Yongjae Lee, Li Yang, Cheng Peng, Rama Chellappa, Deliang Fan,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.97762528812187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become one of the mainstream methodologies for novel view synthesis (NVS) due to its high quality and fast rendering speed. However, as a point-based scene representation, 3DGS potentially generates a large number of Gaussians to fit the scene, leading to high memory usage. Improvements that have been proposed require either an empirical and preset pruning ratio or importance score threshold to prune the point cloud. Such hyperparamter requires multiple rounds of training to optimize and achieve the maximum pruning ratio, while maintaining the rendering quality for each scene. In this work, we propose learning-to-prune 3DGS (LP-3DGS), where a trainable binary mask is applied to the importance score that can find optimal pruning ratio automatically. Instead of using the traditional straight-through estimator (STE) method to approximate the binary mask gradient, we redesign the masking function to leverage the Gumbel-Sigmoid method, making it differentiable and compatible with the existing training process of 3DGS. Extensive experiments have shown that LP-3DGS consistently produces a good balance that is both efficient and high quality.
• Abstract（参考訳）: 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) は, 高品質かつ高速なレンダリング速度のため, 新規ビュー合成 (NVS) の主流手法の1つとなっている。 しかし、ポイントベースのシーン表現として、3DGSはシーンに適合する多数のガウスを発生させ、高いメモリ使用率をもたらす可能性がある。 提案された改善には、経験的および予め設定されたプルーニング比または重要スコア閾値のいずれかが必要である。 このようなハイパーパラメータは、各シーンのレンダリング品質を維持しながら、最大プルーニング比率を最適化し達成するために、複数のラウンドのトレーニングを必要とする。 本研究では,学習から実践までの3DGS(Learning-to-prune 3DGS,LP-3DGS)を提案する。 従来のストレートスルー推定器(STE)法を用いて2次元マスク勾配を近似する代わりに,Gumbel-Sigmoid法を用いてマスク機能を再設計し,既存の3DGSのトレーニングプロセスと差別化・互換性を持たせる。 大規模な実験により、LP-3DGSは効率的かつ高品質な良好なバランスを保っていることが示されている。

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