Fugu-MT 論文翻訳(概要): DENSER: 3D Gaussians Splatting for Scene Reconstruction of Dynamic Urban Environments

論文の概要: DENSER: 3D Gaussians Splatting for Scene Reconstruction of Dynamic Urban Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10041v1
Date: Mon, 16 Sep 2024 07:11:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 16:30:58.861393
Title: DENSER: 3D Gaussians Splatting for Scene Reconstruction of Dynamic Urban Environments
Title（参考訳）: DENSER:ダイナミックな都市環境を再現する3Dガウススプレイティング
Authors: Mahmud A. Mohamad, Gamal Elghazaly, Arthur Hubert, Raphael Frank,
Abstract要約: 動的オブジェクトの表現を大幅に強化するフレームワークであるDENSERを提案する。提案手法は最先端の手法を広いマージンで大幅に上回る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents DENSER, an efficient and effective approach leveraging 3D Gaussian splatting (3DGS) for the reconstruction of dynamic urban environments. While several methods for photorealistic scene representations, both implicitly using neural radiance fields (NeRF) and explicitly using 3DGS have shown promising results in scene reconstruction of relatively complex dynamic scenes, modeling the dynamic appearance of foreground objects tend to be challenging, limiting the applicability of these methods to capture subtleties and details of the scenes, especially far dynamic objects. To this end, we propose DENSER, a framework that significantly enhances the representation of dynamic objects and accurately models the appearance of dynamic objects in the driving scene. Instead of directly using Spherical Harmonics (SH) to model the appearance of dynamic objects, we introduce and integrate a new method aiming at dynamically estimating SH bases using wavelets, resulting in better representation of dynamic objects appearance in both space and time. Besides object appearance, DENSER enhances object shape representation through densification of its point cloud across multiple scene frames, resulting in faster convergence of model training. Extensive evaluations on KITTI dataset show that the proposed approach significantly outperforms state-of-the-art methods by a wide margin. Source codes and models will be uploaded to this repository https://github.com/sntubix/denser
Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を有効利用した動的都市環境の再構築手法であるDENSERを提案する。光写実的シーン表現のいくつかの手法は、暗黙的にニューラルラディアンス場(NeRF)を使用し、3DGSを明示的に使用することにより、比較的複雑な動的シーンのシーン再構成において有望な結果を示す一方で、前景オブジェクトのダイナミックな外観をモデル化することは困難であり、これらの手法の適用性は、シーンの微妙さや詳細、特に遠くのダイナミックなオブジェクトを捉えるために制限される。この目的のために,動的オブジェクトの表現を大幅に強化し,運転シーンにおける動的オブジェクトの外観を正確にモデル化するフレームワークであるDENSERを提案する。動的オブジェクトの外観をモデル化するために,Spherical Harmonics(SH)を直接使用する代わりに,ウェーブレットを用いてSHベースを動的に推定することを目的とした新しい手法を導入,統合し,空間と時間の両方で動的オブジェクトの外観を表現する。オブジェクトの外観に加えて、DENSERは複数のシーンフレームにまたがる点雲の密度化を通じてオブジェクトの形状表現を強化し、モデルトレーニングのより高速な収束をもたらす。 KITTIデータセットの大規模な評価は,提案手法が最先端手法よりも広いマージンで大幅に優れていることを示している。ソースコードとモデルは、このリポジトリ https://github.com/sntubix/denserにアップロードされる。

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