論文の概要: T-3DGS: Removing Transient Objects for 3D Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00155v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 11:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:43:09.636712
• Title: T-3DGS: Removing Transient Objects for 3D Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: T-3DGS:3次元シーン再構成のための過渡物体の除去
• Authors: Alexander Markin, Vadim Pryadilshchikov, Artem Komarichev, Ruslan Rakhimov, Peter Wonka, Evgeny Burnaev,
• Abstract要約: 映像シーケンスにおける過渡的オブジェクトは、3Dシーン再構成の品質を著しく低下させる可能性がある。 我々は,ガウススプラッティングを用いた3次元再構成において,過渡的障害を頑健に除去する新しいフレームワークT-3DGSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.05271859398779
• License:
• Abstract: Transient objects in video sequences can significantly degrade the quality of 3D scene reconstructions. To address this challenge, we propose T-3DGS, a novel framework that robustly filters out transient distractors during 3D reconstruction using Gaussian Splatting. Our framework consists of two steps. First, we employ an unsupervised classification network that distinguishes transient objects from static scene elements by leveraging their distinct training dynamics within the reconstruction process. Second, we refine these initial detections by integrating an off-the-shelf segmentation method with a bidirectional tracking module, which together enhance boundary accuracy and temporal coherence. Evaluations on both sparsely and densely captured video datasets demonstrate that T-3DGS significantly outperforms state-of-the-art approaches, enabling high-fidelity 3D reconstructions in challenging, real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 映像シーケンスにおける過渡的オブジェクトは、3Dシーン再構成の品質を著しく低下させる可能性がある。 この課題に対処するために,ガウススプラッティングを用いた3次元再構成において,過渡的障害を頑健に除去する新しいフレームワークT-3DGSを提案する。 私たちのフレームワークは2つのステップで構成されています。 まず,静的なシーン要素から過渡的オブジェクトを識別する非教師付き分類ネットワークを,再構成プロセス内でのトレーニングのダイナミクスを活用して採用する。 第2に,両方向追跡モジュールとオフザシェルフセグメント法を統合し,境界精度と時間的コヒーレンスを高めることにより,これらの初期検出を改良する。 疎密で密集したビデオデータセットの評価は、T-3DGSが最先端のアプローチを著しく上回り、挑戦的で現実的なシナリオにおいて高忠実な3D再構成を可能にすることを示している。

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