論文の概要: Occam's LGS: A Simple Approach for Language Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01807v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 18:50:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:50.869792
• Title: Occam's LGS: A Simple Approach for Language Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: OccamのLGS: 言語ガウススプティングのための簡単なアプローチ
• Authors: Jiahuan Cheng, Jan-Nico Zaech, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel,
• Abstract要約: 言語接地型3次元ガウススプラッティングの高度な技術は、単に不要であることを示す。 オッカムのカミソリを手作業に適用し、重み付けされた多視点特徴集計を行う。 我々の結果は2桁のスピードアップによる最先端の結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.00354758206751
• License:
• Abstract: TL;DR: Gaussian Splatting is a widely adopted approach for 3D scene representation that offers efficient, high-quality 3D reconstruction and rendering. A major reason for the success of 3DGS is its simplicity of representing a scene with a set of Gaussians, which makes it easy to interpret and adapt. To enhance scene understanding beyond the visual representation, approaches have been developed that extend 3D Gaussian Splatting with semantic vision-language features, especially allowing for open-set tasks. In this setting, the language features of 3D Gaussian Splatting are often aggregated from multiple 2D views. Existing works address this aggregation problem using cumbersome techniques that lead to high computational cost and training time. In this work, we show that the sophisticated techniques for language-grounded 3D Gaussian Splatting are simply unnecessary. Instead, we apply Occam's razor to the task at hand and perform weighted multi-view feature aggregation using the weights derived from the standard rendering process, followed by a simple heuristic-based noisy Gaussian filtration. Doing so offers us state-of-the-art results with a speed-up of two orders of magnitude. We showcase our results in two commonly used benchmark datasets: LERF and 3D-OVS. Our simple approach allows us to perform reasoning directly in the language features, without any compression whatsoever. Such modeling in turn offers easy scene manipulation, unlike the existing methods -- which we illustrate using an application of object insertion in the scene. Furthermore, we provide a thorough discussion regarding the significance of our contributions within the context of the current literature. Project Page: https://insait-institute.github.io/OccamLGS/
• Abstract（参考訳）: TL;DR:Gaussian Splattingは、3Dシーンの表現に広く採用されている手法であり、効率的で高品質な3D再構成とレンダリングを提供する。 3DGSの成功の大きな理由は、ガウスのセットでシーンを表現することの単純さである。 視覚表現を超えてシーン理解を強化するため,セマンティック・ビジョン言語機能を備えた3次元ガウス・スプラッティングの拡張手法が開発されている。 この設定では、複数の2次元ビューから3Dガウススプティングの言語特徴を集約することが多い。 既存の研究は、計算コストとトレーニング時間に繋がる煩雑な手法を用いて、この集約問題に対処している。 本研究では,3次元ガウススプラッティングの高度化技術は,単に不要であることを示す。 代わりに、オッカムのカミソリを手作業に適用し、標準レンダリングプロセスから得られた重みを使って重み付き多視点特徴集計を行い、続いて単純なヒューリスティックベースノイズガウスフィルタを行う。 そうすることで、最先端の成果を2桁のスピードアップで実現できます。 この結果は、LERFと3D-OVSの2つの一般的なベンチマークデータセットで紹介する。 私たちの単純なアプローチでは、圧縮を一切行わずに、言語機能で推論を直接実行できます。 このようなモデリングは、既存のメソッドとは異なり、簡単にシーンを操作できます。 さらに、現在の文献の文脈における貢献の重要性について、徹底的な議論を行う。 Project Page: https://insait-institute.github.io/OccamLGS/

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