論文の概要: Evaluating Modern Approaches in 3D Scene Reconstruction: NeRF vs Gaussian-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04268v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 23:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:42.340582
• Title: Evaluating Modern Approaches in 3D Scene Reconstruction: NeRF vs Gaussian-Based Methods
• Title（参考訳）: 3次元シーン再構成における現代的アプローチの評価:NeRF法とガウス法の比較
• Authors: Yiming Zhou, Zixuan Zeng, Andi Chen, Xiaofan Zhou, Haowei Ni, Shiyao Zhang, Panfeng Li, Liangxi Liu, Mengyao Zheng, Xupeng Chen,
• Abstract要約: 本研究では,3次元シーン再構成におけるニューラルレージアン場(NeRF)とガウス法(Gaussian-based method)の機能について検討する。 我々は,追跡精度,マッピング忠実度,ビュー合成に基づく性能評価を行った。 発見によると、NeRFはビュー合成に優れており、既存のデータから新しい視点を生成するユニークな機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6836510920448715
• License:
• Abstract: Exploring the capabilities of Neural Radiance Fields (NeRF) and Gaussian-based methods in the context of 3D scene reconstruction, this study contrasts these modern approaches with traditional Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. Utilizing datasets such as Replica and ScanNet, we assess performance based on tracking accuracy, mapping fidelity, and view synthesis. Findings reveal that NeRF excels in view synthesis, offering unique capabilities in generating new perspectives from existing data, albeit at slower processing speeds. Conversely, Gaussian-based methods provide rapid processing and significant expressiveness but lack comprehensive scene completion. Enhanced by global optimization and loop closure techniques, newer methods like NICE-SLAM and SplaTAM not only surpass older frameworks such as ORB-SLAM2 in terms of robustness but also demonstrate superior performance in dynamic and complex environments. This comparative analysis bridges theoretical research with practical implications, shedding light on future developments in robust 3D scene reconstruction across various real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元シーン再構成の文脈におけるニューラルレージアン場(NeRF)とガウス法(ガウス法)の能力を探索し,これらの手法を従来のSLAMシステムと対比した。 ReplicaやScanNetなどのデータセットを利用することで、トラッキング精度、マッピング忠実度、ビュー合成に基づいてパフォーマンスを評価する。 発見によると、NeRFはビュー合成に優れており、処理速度が遅いにもかかわらず、既存のデータから新たな視点を生成するユニークな機能を提供する。 逆に、ガウスに基づく手法は、高速な処理と顕著な表現性を提供するが、包括的なシーン補完は欠如している。 NICE-SLAMやSplaTAMといった新しい手法は、グローバルな最適化とループクロージャ技術によって強化され、堅牢性の観点からはORB-SLAM2のような古いフレームワークを上回るだけでなく、動的で複雑な環境においても優れたパフォーマンスを示す。 この比較分析は、実世界の様々な応用にまたがるロバストな3Dシーン再構築における将来の発展に光を当て、実践的な意味を持つ理論研究を橋渡しする。

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