論文の概要: 3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09510v3
- Date: Tue, 3 Sep 2024 11:54:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 17:21:21.141764
- Title: 3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods
- Title（参考訳）: 3DGS.zip:3次元ガウス散乱圧縮法に関する調査
- Authors: Milena T. Bagdasarian, Paul Knoll, Florian Barthel, Anna Hilsmann, Peter Eisert, Wieland Morgenstern,
- Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススプラッティング圧縮法について,様々なベンチマークにおける統計的性能に着目して検討する。
評価されたデータセットには、TurpsAndTemples、MipNeRF360、DeepBlending、SyntheticNeRFがある。
各手法について,Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index (SSIM), Learned Perceptual Image Patch similarity (LPIPS)を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.720459793032898
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a work-in-progress survey on 3D Gaussian Splatting compression methods, focusing on their statistical performance across various benchmarks. This survey aims to facilitate comparability by summarizing key statistics of different compression approaches in a tabulated format. The datasets evaluated include TanksAndTemples, MipNeRF360, DeepBlending, and SyntheticNeRF. For each method, we report the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index (SSIM), Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS), and the resultant size in megabytes (MB), as provided by the respective authors. This is an ongoing, open project, and we invite contributions from the research community as GitHub issues or pull requests. Please visit http://w-m.github.io/3dgs-compression-survey/ for more information and a sortable version of the table.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティング圧縮法について,様々なベンチマークにおける統計的性能に着目して検討する。
本調査は,異なる圧縮手法の鍵となる統計データを表形式で要約することにより,可読性の向上を目的とする。
評価されたデータセットには、TurpsAndTemples、MipNeRF360、DeepBlending、SyntheticNeRFがある。
各手法について,各著者が提案するPak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structure similarity Index (SSIM), Learned Perceptual Image Patch similarity (LPIPS), and the resultant size in megabytes (MB)について報告する。
これは進行中のオープンソースプロジェクトであり、GitHubの問題やプルリクエストとして、リサーチコミュニティからのコントリビューションを募集しています。
詳細はhttp://w-m.github.io/3dgs-compression-survey/を参照してください。
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