論文の概要: Frequency-based View Selection in Gaussian Splatting Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16470v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 21:44:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:21:10.126029
• Title: Frequency-based View Selection in Gaussian Splatting Reconstruction
• Title（参考訳）: ガウス整形術における周波数に基づく視点選択
• Authors: Monica M. Q. Li, Pierre-Yves Lajoie, Giovanni Beltrame,
• Abstract要約: 入力画像の少ない3次元ガウススプラッティング再構成を行うためのアクティブビュー選択の問題について検討する。 周波数領域の潜在的なビューをランク付けすることで、新しい視点の潜在的な情報ゲインを効果的に推定することができる。 提案手法は,画像による3次元再構成を効果的に行う可能性を示し,ビュー選択の最先端性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.603843571051744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Three-dimensional reconstruction is a fundamental problem in robotics perception. We examine the problem of active view selection to perform 3D Gaussian Splatting reconstructions with as few input images as possible. Although 3D Gaussian Splatting has made significant progress in image rendering and 3D reconstruction, the quality of the reconstruction is strongly impacted by the selection of 2D images and the estimation of camera poses through Structure-from-Motion (SfM) algorithms. Current methods to select views that rely on uncertainties from occlusions, depth ambiguities, or neural network predictions directly are insufficient to handle the issue and struggle to generalize to new scenes. By ranking the potential views in the frequency domain, we are able to effectively estimate the potential information gain of new viewpoints without ground truth data. By overcoming current constraints on model architecture and efficacy, our method achieves state-of-the-art results in view selection, demonstrating its potential for efficient image-based 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 三次元再構築はロボティクスの知覚における根本的な問題である。 入力画像の少ない3次元ガウススプラッティング再構成を行うためのアクティブビュー選択の問題点について検討する。 3Dガウススプラッティングは画像レンダリングと3D再構成において大きな進歩を遂げているが、再構成の質は2D画像の選択とStructure-from-Motion (SfM)アルゴリズムによるカメラポーズの推定によって強い影響を受けている。 隠蔽、奥行きの曖昧さ、ニューラルネットワークの予測から不確実性に依存するビューを選択するための現在の方法は、この問題に対処し、新しいシーンに一般化するのに苦労するには不十分である。 周波数領域の潜在的なビューをランク付けすることで、真理データなしで、新しい視点の潜在的な情報ゲインを効果的に推定することができる。 モデルアーキテクチャと有効性に対する現在の制約を克服することにより、ビュー選択における最先端の成果を達成し、効率的な画像ベース3D再構成の可能性を示す。

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