論文の概要: GLS: Geometry-aware 3D Language Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18066v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 05:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:46.317355
• Title: GLS: Geometry-aware 3D Language Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GLS:幾何学を意識した3D言語ガウススプラッティング
• Authors: Jiaxiong Qiu, Liu Liu, Zhizhong Su, Tianwei Lin,
• Abstract要約: 本稿では3DGSに基づく表面再構成と開語彙セグメンテーションの統一的な枠組みを提案する。 室内表面の再構成では,表面の正規化を幾何学的キューとして導入し,通常の誤差を用いて描画深度を最適化する。 オープンボキャブラリセグメンテーションには2D CLIP機能を使用し、インスタンス機能をガイドし、DEVAマスクを使用してビューの一貫性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.13929985676661
• License:
• Abstract: Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has achieved significant performance on indoor surface reconstruction and open-vocabulary segmentation. This paper presents GLS, a unified framework of surface reconstruction and open-vocabulary segmentation based on 3DGS. GLS extends two fields by exploring the correlation between them. For indoor surface reconstruction, we introduce surface normal prior as a geometric cue to guide the rendered normal, and use the normal error to optimize the rendered depth. For open-vocabulary segmentation, we employ 2D CLIP features to guide instance features and utilize DEVA masks to enhance their view consistency. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of jointly optimizing surface reconstruction and open-vocabulary segmentation, where GLS surpasses state-of-the-art approaches of each task on MuSHRoom, ScanNet++, and LERF-OVS datasets. Code will be available at https://github.com/JiaxiongQ/GLS.
• Abstract（参考訳）: 近年, 3D Gaussian Splatting (3DGS) は, 室内表面の再構成と開語彙セグメンテーションにおいて顕著な性能を発揮している。 本稿では3DGSに基づく表面再構成と開語彙セグメンテーションの統一的な枠組みであるGLSについて述べる。 GLSは2つの分野を、それらの相関関係を探索することによって拡張する。 室内表面の再構成では,表面の正規化を幾何学的キューとして導入し,通常の誤差を用いて描画深度を最適化する。 オープンボキャブラリセグメンテーションには2D CLIP機能を使用し、インスタンス機能をガイドし、DEVAマスクを使用してビューの一貫性を向上させる。 GLSは、MushRoom、ScanNet++、LERF-OVSデータセット上の各タスクの最先端アプローチを超越する。 コードはhttps://github.com/JiaxiongQ/GLS.comで入手できる。

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