論文の概要: LiDAR-3DGS: LiDAR Reinforced 3D Gaussian Splatting for Multimodal Radiance Field Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16296v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 11:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 17:42:27.636997
• Title: LiDAR-3DGS: LiDAR Reinforced 3D Gaussian Splatting for Multimodal Radiance Field Rendering
• Title（参考訳）: LiDAR-3DGS:マルチモーダルラジアンフィールドレンダリングのためのLiDAR強化3次元ガウススプレイティング
• Authors: Hansol Lim, Hanbeom Chang, Jongseong Brad Choi, Chul Min Yeum,
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR生成点雲による3DGS入力の強化手法であるLiDAR-3DGSを提案する。 改良は、Radiance Field Renderingの他の派生作品に補うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore the capabilities of multimodal inputs to 3D Gaussian Splatting (3DGS) based Radiance Field Rendering. We present LiDAR-3DGS, a novel method of reinforcing 3DGS inputs with LiDAR generated point clouds to significantly improve the accuracy and detail of 3D models. We demonstrate a systematic approach of LiDAR reinforcement to 3DGS to enable capturing of important features such as bolts, apertures, and other details that are often missed by image-based features alone. These details are crucial for engineering applications such as remote monitoring and maintenance. Without modifying the underlying 3DGS algorithm, we demonstrate that even a modest addition of LiDAR generated point cloud significantly enhances the perceptual quality of the models. At 30k iterations, the model generated by our method resulted in an increase of 7.064% in PSNR and 0.565% in SSIM, respectively. Since the LiDAR used in this research was a commonly used commercial-grade device, the improvements observed were modest and can be further enhanced with higher-grade LiDAR systems. Additionally, these improvements can be supplementary to other derivative works of Radiance Field Rendering and also provide a new insight for future LiDAR and computer vision integrated modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウス散乱(3DGS)に基づくレイディアンス場レンダリングにおけるマルチモーダル入力機能について検討する。 LiDAR-3DGSは、3次元モデルの精度とディテールを大幅に向上させるために、LiDAR生成点雲を用いて3DGS入力を補強する新しい方法である。 我々は3DGSへのLiDAR強化の体系的なアプローチを実証し、ボルトや開口などの重要な特徴を、画像ベースの特徴だけでは見落とされがちな細部を捉えることを可能にした。 これらの詳細は、リモート監視やメンテナンスといったエンジニアリングアプリケーションには不可欠です。 基礎となる3DGSアルゴリズムを変更することなく、LiDAR生成点クラウドをわずかに付加しても、モデルの知覚品質が著しく向上することを示した。 その結果,PSNRが7.064%,SSIMが0.565%増加した。 この研究で使用されるLiDARは一般の商用グレードデバイスであるため、観測された改善は控えめであり、より高いグレードのLiDARシステムでさらに強化することができる。 さらに、これらの改善は、Radiance Field Renderingの他の派生作品に補足することができ、将来のLiDARとコンピュータビジョン統合モデリングの新しい洞察を提供することができる。

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