論文の概要: EaDeblur-GS: Event assisted 3D Deblur Reconstruction with Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13520v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 13:55:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 15:10:55.461018
• Title: EaDeblur-GS: Event assisted 3D Deblur Reconstruction with Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: EaDeblur-GS: Gaussian Splatting を用いた3D Deblur 再建
• Authors: Yuchen Weng, Zhengwen Shen, Ruofan Chen, Qi Wang, Jun Wang,
• Abstract要約: ガウススプラッティング(EaDeblur-GS)を用いたイベント支援3次元デブロア再構成について述べる。 イベントカメラデータを統合して、3DGSの動作のぼかしに対する堅牢性を高める。 高速な3D再構成をリアルタイムで実現し、最先端の手法に匹敵する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.842593320829785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D deblurring reconstruction techniques have recently seen significant advancements with the development of Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS). Although these techniques can recover relatively clear 3D reconstructions from blurry image inputs, they still face limitations in handling severe blurring and complex camera motion. To address these issues, we propose Event-assisted 3D Deblur Reconstruction with Gaussian Splatting (EaDeblur-GS), which integrates event camera data to enhance the robustness of 3DGS against motion blur. By employing an Adaptive Deviation Estimator (ADE) network to estimate Gaussian center deviations and using novel loss functions, EaDeblur-GS achieves sharp 3D reconstructions in real-time, demonstrating performance comparable to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,NeRF (Neural Radiance Fields) と3D Gaussian Splatting (3DGS) の開発により, 3次元劣化再建技術が著しい進歩を遂げている。 これらの技術は、ぼやけた画像入力から比較的鮮明な3D再構成を復元できるが、深刻なぼやけた複雑なカメラの動きを扱うには限界がある。 これらの課題に対処するために,3DGS の動作ぼけに対する堅牢性を高めるために,イベントカメラデータを統合した3D Deblur Reconstruction with Gaussian Splatting (EaDeblur-GS)を提案する。 Adaptive Deviation Estimator (ADE) ネットワークを用いてガウス中心偏差を推定し、新しい損失関数を用いることで、EaDeblur-GS は最先端の手法に匹敵する性能を示す。

関連論文リスト

• Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
  本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。 3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z)
• Visual SLAM with 3D Gaussian Primitives and Depth Priors Enabling Novel View Synthesis [11.236094544193605]
  従来の幾何学に基づくSLAMシステムは、密度の高い3D再構成機能を持たない。 本稿では,新しいビュー合成技術である3次元ガウススプラッティングを組み込んだリアルタイムRGB-D SLAMシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T21:23:08Z)
• PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning for 3D Gaussian Splatting [59.277480452459315]
  本稿では,現在のアプローチよりも優れた空間感性プルーニングスコアを提案する。 また,事前学習した任意の3D-GSモデルに適用可能なマルチラウンドプルーファインパイプラインを提案する。 我々のパイプラインは、3D-GSの平均レンダリング速度を2.65$times$で増加させ、より健全なフォアグラウンド情報を保持します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:53:55Z)
• Event3DGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for High-Speed Robot Egomotion [54.197343533492486]
  Event3DGSは高速移動下で高忠実度3D構造と外観を再構築することができる。 複数の合成および実世界のデータセットの実験は、既存のイベントベースの高密度な3Dシーン再構築フレームワークと比較して、Event3DGSの優位性を示している。 また, 構造的精度を損なうことなく, 外観の忠実度をより高められるように, フレームベースで数回の動特性測定を再構成プロセスに組み込むことも可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T06:06:03Z)
• 3D-HGS: 3D Half-Gaussian Splatting [5.766096863155448]
  光リアルな3D再構成は、3Dコンピュータビジョンの基本的な問題である。 本稿では,プラグアンドプレイカーネルとして使用できる3Dハーフガウス(3D-HGS)カーネルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T19:04:29Z)
• EvaGaussians: Event Stream Assisted Gaussian Splatting from Blurry Images [39.584967370302735]
  3次元ガウススプラッティング(3D-GS)は、3次元シーン再構成と新しいビュー合成において例外的な機能を示した。 本稿では,イベントストリーム支援型ガウシアンスプラッティング(EvaGaussians)について紹介する。これは,イベントカメラがキャプチャしたイベントストリームを統合して,ぼやけた画像から高品質な3D-GSを再構築する手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T04:59:27Z)
• Gaussian Opacity Fields: Efficient Adaptive Surface Reconstruction in Unbounded Scenes [50.92217884840301]
  Gaussian Opacity Fields (GOF)は、シーンにおける効率的で高品質で適応的な表面再構成のための新しいアプローチである。 GOFは3Dガウスのレイトレーシングに基づくボリュームレンダリングに由来する。 GOFは、表面再構成と新しいビュー合成において、既存の3DGSベースの手法を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:57:19Z)
• Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
  Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。 実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。 この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z)
• GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation [49.918797726059545]
  3DGSはStructure-from-Motion (SfM)技術によって生成されるポイントクラウドに大きく依存している。 本稿では, 3次元ガウスの密度化を導くために, プログレッシブ・プログレッシブ・プログレッシブ・ストラテジーを適用した新しい手法を提案する。 提案手法はデータセット上の3DGSを大幅に上回り,PSNRでは1.15dBの改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:00:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。