論文の概要: Diversity-Driven View Subset Selection for Indoor Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07098v2
• Date: Wed, 21 May 2025 14:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:56.834461
• Title: Diversity-Driven View Subset Selection for Indoor Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: 室内新規ビュー合成のための多様性駆動型ビューサブセット選択
• Authors: Zehao Wang, Han Zhou, Matthew B. Blaschko, Tinne Tuytelaars, Minye Wu,
• Abstract要約: 本稿では、包括的多様性に基づく測定と、よく設計されたユーティリティ機能を統合する新しいサブセット選択フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、データの5～20%しか使用せずに、ベースライン戦略を一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.468355408388675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis of indoor scenes can be achieved by capturing a monocular video sequence of the environment. However, redundant information caused by artificial movements in the input video data reduces the efficiency of scene modeling. To address this, we formulate the problem as a combinatorial optimization task for view subset selection. In this work, we propose a novel subset selection framework that integrates a comprehensive diversity-based measurement with well-designed utility functions. We provide a theoretical analysis of these utility functions and validate their effectiveness through extensive experiments. Furthermore, we introduce IndoorTraj, a novel dataset designed for indoor novel view synthesis, featuring complex and extended trajectories that simulate intricate human behaviors. Experiments on IndoorTraj show that our framework consistently outperforms baseline strategies while using only 5-20% of the data, highlighting its remarkable efficiency and effectiveness. The code is available at: https://github.com/zehao-wang/IndoorTraj
• Abstract（参考訳）: 室内シーンの新たなビュー合成は、環境の単眼ビデオシーケンスをキャプチャすることで実現できる。 しかし、入力ビデオデータ中の人工的な動きによって生じる冗長な情報は、シーンモデリングの効率を低下させる。 そこで我々は,この問題を,ビューサブセット選択のための組合せ最適化タスクとして定式化する。 本研究では、包括的多様性に基づく測定と、よく設計されたユーティリティ機能を統合する新しいサブセット選択フレームワークを提案する。 本稿では,これらのユーティリティ関数の理論的解析を行い,その有効性について広範な実験により検証する。 IndoorTrajは,複雑な人的行動をシミュレートする複雑で拡張された軌跡を特徴とする,室内の新規な視点合成用に設計された新しいデータセットである。 IndoorTrajの実験では、我々のフレームワークはデータの5～20%しか使用せず、ベースライン戦略を一貫して上回り、その顕著な効率性と有効性を強調しています。 コードは、https://github.com/zehao-wang/IndoorTrajで入手できる。

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