論文の概要: UrbanGS: Semantic-Guided Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03473v2
- Date: Fri, 21 Mar 2025 10:30:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.8482
- Title: UrbanGS: Semantic-Guided Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: UrbanGS:Semantic-Guided Gaussian Splatting for Urban Scene Reconstruction
- Authors: Ziwen Li, Jiaxin Huang, Runnan Chen, Yunlong Che, Yandong Guo, Tongliang Liu, Fakhri Karray, Mingming Gong,
- Abstract要約: UrbanGSは2Dセマンティックマップと既存の動的ガウスアプローチを使って静的オブジェクトとシーンを区別する。
動的オブジェクトに対して、学習可能な時間埋め込みを用いて時間情報を集約する。
提案手法は, 修復の質と効率性において, 最先端の手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.4386398262018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing urban scenes is challenging due to their complex geometries and the presence of potentially dynamic objects. 3D Gaussian Splatting (3DGS)-based methods have shown strong performance, but existing approaches often incorporate manual 3D annotations to improve dynamic object modeling, which is impractical due to high labeling costs. Some methods leverage 4D Gaussian Splatting (4DGS) to represent the entire scene, but they treat static and dynamic objects uniformly, leading to unnecessary updates for static elements and ultimately degrading reconstruction quality. To address these issues, we propose UrbanGS, which leverages 2D semantic maps and an existing dynamic Gaussian approach to distinguish static objects from the scene, enabling separate processing of definite static and potentially dynamic elements. Specifically, for definite static regions, we enforce global consistency to prevent unintended changes in dynamic Gaussian and introduce a K-nearest neighbor (KNN)-based regularization to improve local coherence on low-textured ground surfaces. Notably, for potentially dynamic objects, we aggregate temporal information using learnable time embeddings, allowing each Gaussian to model deformations over time. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in reconstruction quality and efficiency, accurately preserving static content while capturing dynamic elements.
- Abstract（参考訳）: 複雑な地形と潜在的にダイナミックな物体の存在のため、都市景観の再構築は困難である。
3D Gaussian Splatting(3DGS)ベースの手法は高い性能を示してきたが、既存の手法では動的オブジェクトモデリングを改善するために手動の3Dアノテーションが組み込まれており、これは高ラベリングコストのため実用的ではない。
シーン全体を表すために4D Gaussian Splatting (4DGS) を利用する方法もあるが、静的および動的オブジェクトを均一に扱い、静的要素の不要な更新と最終的に再構築品質の低下につながる。
これらの問題に対処するために,2Dセマンティックマップと既存の動的ガウスアプローチを活用して静的な物体とシーンを区別し,一定の静的要素と潜在的動的要素の分離処理を可能にするUrbanGSを提案する。
具体的には, 一定の静的領域に対して, 動的ガウスの意図しない変化を防止し, 低テクスチャ面上の局所コヒーレンスを改善するために, K-nearest neighbor (KNN) ベースの正規化を導入する。
特に、潜在的に動的対象に対して、学習可能な時間埋め込みを用いて時間情報を集約し、各ガウスが時間とともに変形をモデル化できるようにする。
実世界のデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法は、動的要素を捕捉しながら静的コンテンツを正確に保存し、再現の質と効率において最先端の手法よりも優れていることを示した。
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