論文の概要: Space-time 2D Gaussian Splatting for Accurate Surface Reconstruction under Complex Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18852v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 15:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 08:58:26.804316
• Title: Space-time 2D Gaussian Splatting for Accurate Surface Reconstruction under Complex Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: 複雑な動的環境下での高精度表面再構成のための時空間2次元ガウススプラッティング
• Authors: Shuo Wang, Binbin Huang, Ruoyu Wang, Shenghua Gao,
• Abstract要約: 複雑なシーンにおける動的内容と閉塞に対処する時空間2次元ガウス散乱法を提案する。 具体的には、動的シーンにおける幾何学的品質を改善するために、標準2次元ガウススプラットを学習し、これらの2次元ガウススプラットを変形させる。 また, 構成不透明化戦略を導入し, 閉塞領域の表面の回復をさらに抑制する。 実世界のスパースビュービデオデータセットとモノクロダイナミックデータセットの実験は、再構築が最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.32214593068206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previous surface reconstruction methods either suffer from low geometric accuracy or lengthy training times when dealing with real-world complex dynamic scenes involving multi-person activities, and human-object interactions. To tackle the dynamic contents and the occlusions in complex scenes, we present a space-time 2D Gaussian Splatting approach. Specifically, to improve geometric quality in dynamic scenes, we learn canonical 2D Gaussian splats and deform these 2D Gaussian splats while enforcing the disks of the Gaussian located on the surface of the objects by introducing depth and normal regularizers. Further, to tackle the occlusion issues in complex scenes, we introduce a compositional opacity deformation strategy, which further reduces the surface recovery of those occluded areas. Experiments on real-world sparse-view video datasets and monocular dynamic datasets demonstrate that our reconstructions outperform state-of-the-art methods, especially for the surface of the details. The project page and more visualizations can be found at: https://tb2-sy.github.io/st-2dgs/.
• Abstract（参考訳）: 従来の表面再構成法は、多人数活動を含む実世界の複雑なダイナミックシーンや人間と物体の相互作用を扱う場合、幾何学的精度が低いか、長い訓練時間に悩まされる。 複雑なシーンにおける動的内容と閉塞に対処するため,時空間2次元ガウススプラッティング手法を提案する。 具体的には、動的シーンにおける幾何学的品質を改善するために、標準2次元ガウススプラットを学習し、これら2次元ガウススプラットを変形させながら、深さと正規正規化器を導入して物体の表面に位置するガウススの円盤を強制する。 さらに, 複雑なシーンにおける閉塞問題に対処するため, 構成不透明変形戦略を導入し, 閉塞領域の表面の回復をさらに抑制する。 実世界のスパースビュービデオデータセットとモノクロダイナミックデータセットの実験により、再構築は、特に細部の表面において、最先端の手法よりも優れていることが示された。 プロジェクトページとさらなる視覚化は、https://tb2-sy.github.io/st-2dgs/.com/で見ることができる。

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