Fugu-MT 論文翻訳(概要): GaussReg: Fast 3D Registration with Gaussian Splatting

論文の概要: GaussReg: Fast 3D Registration with Gaussian Splatting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05254v1
Date: Sun, 7 Jul 2024 04:35:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 20:37:03.742258
Title: GaussReg: Fast 3D Registration with Gaussian Splatting
Title（参考訳）: GaussReg: Gaussian Splattingによる高速な3D登録
Authors: Jiahao Chang, Yinglin Xu, Yihao Li, Yuantao Chen, Xiaoguang Han,
Abstract要約: ポイントクラウドの登録は、大規模な3Dシーンのスキャンと再構築の基本的な問題である。我々は,ポイントクラウド登録のための新しい粗粒度フレームワークであるGaussRegを提案する。提案手法は,複数のデータセット上での最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.049564362260055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Point cloud registration is a fundamental problem for large-scale 3D scene scanning and reconstruction. With the help of deep learning, registration methods have evolved significantly, reaching a nearly-mature stage. As the introduction of Neural Radiance Fields (NeRF), it has become the most popular 3D scene representation as its powerful view synthesis capabilities. Regarding NeRF representation, its registration is also required for large-scale scene reconstruction. However, this topic extremly lacks exploration. This is due to the inherent challenge to model the geometric relationship among two scenes with implicit representations. The existing methods usually convert the implicit representation to explicit representation for further registration. Most recently, Gaussian Splatting (GS) is introduced, employing explicit 3D Gaussian. This method significantly enhances rendering speed while maintaining high rendering quality. Given two scenes with explicit GS representations, in this work, we explore the 3D registration task between them. To this end, we propose GaussReg, a novel coarse-to-fine framework, both fast and accurate. The coarse stage follows existing point cloud registration methods and estimates a rough alignment for point clouds from GS. We further newly present an image-guided fine registration approach, which renders images from GS to provide more detailed geometric information for precise alignment. To support comprehensive evaluation, we carefully build a scene-level dataset called ScanNet-GSReg with 1379 scenes obtained from the ScanNet dataset and collect an in-the-wild dataset called GSReg. Experimental results demonstrate our method achieves state-of-the-art performance on multiple datasets. Our GaussReg is 44 times faster than HLoc (SuperPoint as the feature extractor and SuperGlue as the matcher) with comparable accuracy.
Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの登録は、大規模な3Dシーンのスキャンと再構築の基本的な問題である。ディープラーニングの助けを借りて、登録方法は大幅に進化し、ほぼ成熟した段階に達した。ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)の導入により、その強力なビュー合成能力として最も人気のある3Dシーン表現となった。 NeRF表現に関しては、大規模なシーン再構築にもその登録が必要である。しかし、この話題は極端に探検を欠いている。これは、暗黙の表現を持つ2つのシーン間の幾何学的関係をモデル化する固有の挑戦によるものである。既存のメソッドは通常、さらなる登録のために暗黙の表現を明示的な表現に変換する。最近では、Gaussian Splatting (GS)が導入され、明示的な3D Gaussianを採用している。この方法は、高いレンダリング品質を維持しながら、レンダリング速度を大幅に向上させる。本研究では, 明示的なGS表現を伴う2つのシーンを考慮し, それらの間の3次元登録作業について検討する。この目的のために我々は,高速かつ高精度な新しい粗粒度フレームワークであるGaussRegを提案する。粗い段階は、既存のポイントクラウド登録方法に従い、GSからのポイントクラウドの粗いアライメントを推定する。さらに、画像ガイドによる微細な登録手法を新たに提案し、GS画像から画像を描画することで、正確なアライメントのためのより詳細な幾何学的情報を提供する。包括的な評価を支援するため、ScanNet-GSRegと呼ばれるシーンレベルのデータセットを慎重に構築し、ScanNetデータセットから1379のシーンを取得し、GSRegと呼ばれるフィールド内データセットを収集する。実験により,本手法は複数のデータセット上での最先端性能を実証した。我々のGaussRegはHLoc(特徴抽出器はSuperPoint、整合器はSuperGlue)よりも44倍高速で、精度は同等です。

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