論文の概要: AGS-Mesh: Adaptive Gaussian Splatting and Meshing with Geometric Priors for Indoor Room Reconstruction Using Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19271v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:14.246068
• Title: AGS-Mesh: Adaptive Gaussian Splatting and Meshing with Geometric Priors for Indoor Room Reconstruction Using Smartphones
• Title（参考訳）: AGS-Mesh:スマートフォンを用いた室内空間再構築のための幾何学的事前手法による適応型ガウス分割とメッシュ化
• Authors: Xuqian Ren, Matias Turkulainen, Jiepeng Wang, Otto Seiskari, Iaroslav Melekhov, Juho Kannala, Esa Rahtu,
• Abstract要約: 室内シーンの正確な3次元再構成のためのガウススメッティング法における接合面深度と正規化のアプローチを提案する。 我々のフィルタリング戦略と最適化設計は、メッシュ推定と新規ビュー合成の両方において大きな改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.429461194706786
• License:
• Abstract: Geometric priors are often used to enhance 3D reconstruction. With many smartphones featuring low-resolution depth sensors and the prevalence of off-the-shelf monocular geometry estimators, incorporating geometric priors as regularization signals has become common in 3D vision tasks. However, the accuracy of depth estimates from mobile devices is typically poor for highly detailed geometry, and monocular estimators often suffer from poor multi-view consistency and precision. In this work, we propose an approach for joint surface depth and normal refinement of Gaussian Splatting methods for accurate 3D reconstruction of indoor scenes. We develop supervision strategies that adaptively filters low-quality depth and normal estimates by comparing the consistency of the priors during optimization. We mitigate regularization in regions where prior estimates have high uncertainty or ambiguities. Our filtering strategy and optimization design demonstrate significant improvements in both mesh estimation and novel-view synthesis for both 3D and 2D Gaussian Splatting-based methods on challenging indoor room datasets. Furthermore, we explore the use of alternative meshing strategies for finer geometry extraction. We develop a scale-aware meshing strategy inspired by TSDF and octree-based isosurface extraction, which recovers finer details from Gaussian models compared to other commonly used open-source meshing tools. Our code is released in https://xuqianren.github.io/ags_mesh_website/.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的先行は、しばしば3D再構成を強化するために使用される。 低分解能深度センサとオフザヘルフ単分子形状推定器の出現率を特徴とする多くのスマートフォンでは、幾何学的事前を正規化信号として組み込んだ3次元視覚タスクが一般的になっている。 しかし、モバイルデバイスからの深度推定の精度は概して高度に詳細な幾何学では不十分であり、単分子推定器は多視点の整合性や精度の低下に悩まされることが多い。 本研究では,室内シーンの正確な3次元再構成のための接合面深度と正規化手法を提案する。 我々は,最適化時の事前の整合性を比較することにより,低品質の深さと正規推定を適応的にフィルタリングする監視戦略を開発する。 我々は、事前の見積もりが不確実性や曖昧性が高い地域での正規化を緩和する。 提案手法は,3次元および2次元ガウシアン・スプラッティング法とメッシュ推定と新規ビュー合成の両面において,室内のデータセットに挑戦する手法において有意な改善が認められた。 さらに、より微細な幾何学的抽出のための代替メッシュ戦略の活用についても検討する。 我々は,TSDFとOctreeをベースとした等地抽出にヒントを得たスケールアウェアなメッシュ戦略を開発し,ガウスモデルの細部を,他の一般的なオープンソースのメッシュツールと比較して再現する。 私たちのコードはhttps://xuqianren.github.io/ags_mesh_website/でリリースされています。

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