論文の概要: 2DGS-Room: Seed-Guided 2D Gaussian Splatting with Geometric Constrains for High-Fidelity Indoor Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03428v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 16:17:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:59.602972
• Title: 2DGS-Room: Seed-Guided 2D Gaussian Splatting with Geometric Constrains for High-Fidelity Indoor Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: 2DGS-Room:高密度屋内シーン再構築のための幾何学的制約付きシードガイド付き2Dガウススプラッティング
• Authors: Wanting Zhang, Haodong Xiang, Zhichao Liao, Xiansong Lai, Xinghui Li, Long Zeng,
• Abstract要約: 高忠実度屋内シーン再構築のための2次元ガウス平滑化手法である2DGS-Roomを導入する。 我々は2次元ガウス分布を制御するためにシード誘導機構を用い、適応的な成長と刈り取り機構によって動的に最適化されたシードポイントの密度を推定した。 幾何的精度をさらに向上するために,単眼深度と通常の先行値を組み合わせて,細部と無テクスチャ領域の制約をそれぞれ与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8879997968084137
• License:
• Abstract: The reconstruction of indoor scenes remains challenging due to the inherent complexity of spatial structures and the prevalence of textureless regions. Recent advancements in 3D Gaussian Splatting have improved novel view synthesis with accelerated processing but have yet to deliver comparable performance in surface reconstruction. In this paper, we introduce 2DGS-Room, a novel method leveraging 2D Gaussian Splatting for high-fidelity indoor scene reconstruction. Specifically, we employ a seed-guided mechanism to control the distribution of 2D Gaussians, with the density of seed points dynamically optimized through adaptive growth and pruning mechanisms. To further improve geometric accuracy, we incorporate monocular depth and normal priors to provide constraints for details and textureless regions respectively. Additionally, multi-view consistency constraints are employed to mitigate artifacts and further enhance reconstruction quality. Extensive experiments on ScanNet and ScanNet++ datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in indoor scene reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 室内の景観の復元は、空間構造の複雑さと無テクスチャ領域の出現により、依然として困難である。 近年の3次元ガウススプラッティングの進歩は, 高速化処理による新規なビュー合成を改善しているが, 表面再構成において同等の性能は得られていない。 本稿では,高忠実度屋内シーン再構築のための2次元ガウス平滑化手法である2DGS-Roomを紹介する。 具体的には,2次元ガウス分布を制御するためのシード誘導機構を用いて,適応的な成長と刈り取り機構によって動的に最適化されたシードポイントの密度を推定する。 幾何的精度をさらに向上するために,単眼深度と通常の先行値を組み合わせて,細部と無テクスチャ領域の制約をそれぞれ与える。 さらに、アーティファクトを緩和し、再構築品質をさらに向上するために、マルチビューの一貫性の制約が採用されている。 ScanNetとScanNet++データセットの大規模な実験により,室内のシーン再構成における最先端性能が得られた。

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