論文の概要: Modeling Uncertainty in 3D Gaussian Splatting through Continuous Semantic Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02547v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:04.810056
• Title: Modeling Uncertainty in 3D Gaussian Splatting through Continuous Semantic Splatting
• Title（参考訳）: 連続セマンティックスプラッティングによる3次元ガウススプラッティングの不確かさのモデル化
• Authors: Joey Wilson, Marcelino Almeida, Min Sun, Sachit Mahajan, Maani Ghaffari, Parker Ewen, Omid Ghasemalizadeh, Cheng-Hao Kuo, Arnie Sen,
• Abstract要約: 3次元ガウススプラッティングにおける意味マップの確率的更新のための新しいアルゴリズム(3D-GS)を提案する。 従来の手法では3D-GSの特徴を学習してシーン理解を強化するアルゴリズムが導入されたが、3D-GSは警告なしで失敗する可能性があるため、安全クリティカルなロボット応用の課題が提示される。 本稿では,3D-GSの正確な構造と確率論的ロボットマップの不確実性の定量化機能を組み合わせた,ボクセルから楕円体への連続的意味マッピングの文献化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.698075520631411
• License:
• Abstract: In this paper, we present a novel algorithm for probabilistically updating and rasterizing semantic maps within 3D Gaussian Splatting (3D-GS). Although previous methods have introduced algorithms which learn to rasterize features in 3D-GS for enhanced scene understanding, 3D-GS can fail without warning which presents a challenge for safety-critical robotic applications. To address this gap, we propose a method which advances the literature of continuous semantic mapping from voxels to ellipsoids, combining the precise structure of 3D-GS with the ability to quantify uncertainty of probabilistic robotic maps. Given a set of images, our algorithm performs a probabilistic semantic update directly on the 3D ellipsoids to obtain an expectation and variance through the use of conjugate priors. We also propose a probabilistic rasterization which returns per-pixel segmentation predictions with quantifiable uncertainty. We compare our method with similar probabilistic voxel-based methods to verify our extension to 3D ellipsoids, and perform ablation studies on uncertainty quantification and temporal smoothing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3D-GS)内のセマンティックマップを確率的に更新し,ラスタライズするための新しいアルゴリズムを提案する。 従来の手法では3D-GSの特徴をラスタライズしてシーン理解を強化するアルゴリズムが導入されたが、3D-GSは警告なしで失敗する可能性があるため、安全クリティカルなロボット応用の課題が提示される。 このギャップに対処するために,3D-GSの正確な構造と確率論的ロボットマップの不確実性の定量化を組み合わせ,ボクセルから楕円体への連続的意味マッピングの文献を進化させる手法を提案する。 画像の集合が与えられた場合、このアルゴリズムは3次元楕円体に直接確率的意味的更新を行い、共役前駆体を用いて期待値と分散値を得る。 また,画素ごとのセグメンテーション予測を定量的な不確実性で再現する確率ラスタ化を提案する。 我々は, 同様の確率的ボクセル法を用いて, 3次元楕円体への拡張を検証し, 不確実性定量化と時間的平滑化に関するアブレーション研究を行う。

関連論文リスト

• GaussianFormer: Scene as Gaussians for Vision-Based 3D Semantic Occupancy Prediction [70.65250036489128]
  3Dのセマンティック占有予測は,周囲のシーンの3Dの微細な形状とセマンティックスを得ることを目的としている。 本稿では,3Dシーンを3Dセマンティック・ガウシアンで表現するオブジェクト中心表現を提案する。 GaussianFormerは17.8%から24.8%のメモリ消費しか持たない最先端のメソッドで同等のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:59:51Z)
• CLIP-GS: CLIP-Informed Gaussian Splatting for Real-time and View-consistent 3D Semantic Understanding [32.76277160013881]
  コントラスト言語画像事前学習(CLIP)のセマンティクスをガウススプラッティングに統合するCLIP-GSを提案する。 SACはオブジェクト内の固有の統一意味論を利用して、3Dガウスのコンパクトで効果的な意味表現を学ぶ。 また,3次元モデルから得られた多視点一貫性を利用して,3次元コヒーレント自己学習(3DCS)戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T15:01:32Z)
• latentSplat: Autoencoding Variational Gaussians for Fast Generalizable 3D Reconstruction [48.86083272054711]
  latentSplatは3D潜在空間における意味ガウスを予測し、軽量な生成型2Dアーキテクチャで切り落としてデコードする手法である。 latentSplatは、高速でスケーラブルで高解像度なデータでありながら、復元品質と一般化におけるこれまでの成果よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T20:48:36Z)
• pixelSplat: 3D Gaussian Splats from Image Pairs for Scalable Generalizable 3D Reconstruction [26.72289913260324]
  pixelSplatは、画像のペアから3次元ガウスプリミティブによってパラメータ化された3次元放射界の再構成を学ぶフィードフォワードモデルである。 我々のモデルは、スケーラブルなトレーニングのためのリアルタイム・メモリ効率のレンダリングと、推論時の高速な3次元再構成を特徴としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T17:03:50Z)
• GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
  我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。 提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:59:55Z)
• Text-to-3D using Gaussian Splatting [18.163413810199234]
  本稿では,最新の最先端表現であるガウススプラッティングをテキストから3D生成に適用する新しい手法であるGSGENを提案する。 GSGENは、高品質な3Dオブジェクトを生成し、ガウススティングの明示的な性質を活用することで既存の欠点に対処することを目的としている。 我々の手法は繊細な細部と正確な形状で3Dアセットを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T16:44:31Z)
• Volumetric Semantically Consistent 3D Panoptic Mapping [77.13446499924977]
  非構造環境における自律エージェントに適したセマンティック3Dマップを生成することを目的としたオンライン2次元から3次元のセマンティック・インスタンスマッピングアルゴリズムを提案する。 マッピング中にセマンティック予測の信頼性を統合し、セマンティックおよびインスタンス一貫性のある3D領域を生成する新しい方法を導入する。 提案手法は,パブリックな大規模データセット上での最先端の精度を実現し,多くの広く使用されているメトリクスを改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T08:03:10Z)
• VL-SAT: Visual-Linguistic Semantics Assisted Training for 3D Semantic Scene Graph Prediction in Point Cloud [51.063494002003154]
  点雲における3次元意味的シーングラフ(DSSG)の予測は、3次元点雲が2次元画像と比較して限られた意味を持つ幾何学的構造のみを捉えているため困難である。 本稿では,3DSSG予測モデルに対して,長い尾とあいまいな意味関係を識別できる視覚言語セマンティックス支援トレーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T09:14:18Z)
• SparseFusion: Distilling View-conditioned Diffusion for 3D Reconstruction [26.165314261806603]
  ニューラルレンダリングと確率的画像生成の最近の進歩を統一したスパースビュー3次元再構成手法であるスパースフュージョンを提案する。 既存のアプローチは、通常、再プロジェクションされた機能を持つニューラルレンダリングの上に構築されるが、目に見えない領域を生成したり、大きな視点の変化の下で不確実性に対処できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T18:59:55Z)
• Uncertainty-Aware Camera Pose Estimation from Points and Lines [101.03675842534415]
  Perspective-n-Point-and-Line (Pn$PL) は、2D-3D特徴座標の3Dモデルに関して、高速で正確で堅牢なカメラローカライゼーションを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T15:19:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。