論文の概要: Self-supervised Learning of Hybrid Part-aware 3D Representation of 2D Gaussians and Superquadrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10789v3
• Date: Sat, 28 Jun 2025 07:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 15:08:38.433649
• Title: Self-supervised Learning of Hybrid Part-aware 3D Representation of 2D Gaussians and Superquadrics
• Title（参考訳）: 2次元ガウスとスーパークワッドのハイブリッド部分認識3次元表現の自己教師型学習
• Authors: Zhirui Gao, Renjiao Yi, Yuhang Huang, Wei Chen, Chenyang Zhu, Kai Xu,
• Abstract要約: PartGSは、オブジェクトやシーンを解釈可能な分解に解析するために、2Dガウスとスーパークワッドリックを統合する、自己管理された部分認識再構築フレームワークである。 提案手法は,DTU,ShapeNet,および実世界のデータセットに関する広範な実験において,最先端の手法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.446659867133977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-level 3D representations, such as point clouds, meshes, NeRFs and 3D Gaussians, are commonly used for modeling 3D objects and scenes. However, cognitive studies indicate that human perception operates at higher levels and interprets 3D environments by decomposing them into meaningful structural parts, rather than low-level elements like points or voxels. Structured geometric decomposition enhances scene interpretability and facilitates downstream tasks requiring component-level manipulation. In this work, we introduce PartGS, a self-supervised part-aware reconstruction framework that integrates 2D Gaussians and superquadrics to parse objects and scenes into an interpretable decomposition, leveraging multi-view image inputs to uncover 3D structural information. Our method jointly optimizes superquadric meshes and Gaussians by coupling their parameters within a hybrid representation. On one hand, superquadrics enable the representation of a wide range of shape primitives, facilitating flexible and meaningful decompositions. On the other hand, 2D Gaussians capture detailed texture and geometric details, ensuring high-fidelity appearance and geometry reconstruction. Operating in a self-supervised manner, our approach demonstrates superior performance compared to state-of-the-art methods across extensive experiments on the DTU, ShapeNet, and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドやメッシュ,NeRF,3Dガウスといった低レベルの3D表現は,一般的に3Dオブジェクトやシーンのモデリングに使用される。 しかし、認知学的研究は、人間の知覚がより高いレベルで動作し、3D環境をポイントやボクセルのような低レベルの要素ではなく、意味のある構造部品に分解することで解釈することを示している。 構造的幾何分解はシーンの解釈可能性を高め、コンポーネントレベルの操作を必要とする下流タスクを容易にする。 本研究では,2次元ガウスとスーパークワッドリックを統合した自己教師型部分認識再構築フレームワークPartGSを紹介する。 提案手法は,ハイブリッド表現内でパラメータを結合することにより,スーパークワッドメッシュとガウスアンを協調的に最適化する。 一方、スーパークワッドリックは幅広い形状プリミティブの表現を可能にし、柔軟で有意義な分解を促進する。 一方、2Dガウスは細かなテクスチャと幾何学的詳細を捉え、高忠実な外観と幾何学的復元を確実にする。 本手法は,DTU,ShapeNet,および実世界のデータセットに関する広範囲にわたる実験において,最先端の手法と比較して優れた性能を示す。

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