論文の概要: OmniRe: Omni Urban Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16760v2
• Date: Sat, 19 Apr 2025 06:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 13:16:06.689281
• Title: OmniRe: Omni Urban Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: オムニレ(OmniRe:Omni Urban Scene Restruction)
• Authors: Ziyu Chen, Jiawei Yang, Jiahui Huang, Riccardo de Lutio, Janick Martinez Esturo, Boris Ivanovic, Or Litany, Zan Gojcic, Sanja Fidler, Marco Pavone, Li Song, Yue Wang,
• Abstract要約: OmniReはデバイス上でのログから動的現実シーンの高忠実なデジタルツインを作成するための総合システムである。 提案手法は3DGS上にシーングラフを構築し,様々な動的アクターをモデル化する標準空間内に複数のガウス表現を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.99262488964423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce OmniRe, a comprehensive system for efficiently creating high-fidelity digital twins of dynamic real-world scenes from on-device logs. Recent methods using neural fields or Gaussian Splatting primarily focus on vehicles, hindering a holistic framework for all dynamic foregrounds demanded by downstream applications, e.g., the simulation of human behavior. OmniRe extends beyond vehicle modeling to enable accurate, full-length reconstruction of diverse dynamic objects in urban scenes. Our approach builds scene graphs on 3DGS and constructs multiple Gaussian representations in canonical spaces that model various dynamic actors, including vehicles, pedestrians, cyclists, and others. OmniRe allows holistically reconstructing any dynamic object in the scene, enabling advanced simulations (~60Hz) that include human-participated scenarios, such as pedestrian behavior simulation and human-vehicle interaction. This comprehensive simulation capability is unmatched by existing methods. Extensive evaluations on the Waymo dataset show that our approach outperforms prior state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively by a large margin. We further extend our results to 5 additional popular driving datasets to demonstrate its generalizability on common urban scenes.
• Abstract（参考訳）: オンデバイスログから動的現実シーンの高忠実なデジタルツインを効率的に作成するための総合システムであるOmniReを紹介する。 ニューラルフィールドやガウススプラッティングを用いた最近の手法は、主に車両に焦点を当てており、下流のアプリケーションによって要求される全ての動的前景の全体的枠組み、例えば人間の振る舞いのシミュレーションを妨げている。 OmniReは車両モデリングを超えて、都市のシーンにおける多様な動的オブジェクトの正確で完全な再構築を可能にする。 提案手法は3DGS上にシーングラフを構築し,車両,歩行者,サイクリストなど,様々な動的アクターをモデル化する標準空間内に複数のガウス表現を構築する。 OmniReは、シーン内の任意の動的オブジェクトを水平に再構築し、歩行者の挙動シミュレーションや人間と車両の相互作用といった、人間と参加するシナリオを含む高度なシミュレーション(〜60Hz)を可能にする。 この包括的なシミュレーション能力は、既存の手法では一致しない。 Waymoデータセットの大規模な評価は、我々のアプローチが従来の最先端手法を定量的に、質的に、大きなマージンで上回っていることを示している。 この結果をさらに5つの一般的な運転データセットに拡張し,都市景観における一般化可能性を示す。

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