論文の概要: DCSEG: Decoupled 3D Open-Set Segmentation using Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10972v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 21:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.921171
• Title: DCSEG: Decoupled 3D Open-Set Segmentation using Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: DCSEG:ガウススプラッティングによる3次元オープンセットセグメンテーションの分離
• Authors: Luis Wiedmann, Luca Wiehe, David Rozenberszki,
• Abstract要約: オープンセット3Dセグメンテーションは、下流ロボティクスと拡張現実/バーチャルリアリティーアプリケーションにとって大きな関心事である。 本稿では,新しい3次元表現とセマンティックセグメンテーション基盤モデルに対するモジュラリティと適応性を確保するために,分離された3次元セグメンテーションパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-set 3D segmentation represents a major point of interest for multiple downstream robotics and augmented/virtual reality applications. Recent advances introduce 3D Gaussian Splatting as a computationally efficient representation of the underlying scene. They enable the rendering of novel views while achieving real-time display rates and matching the quality of computationally far more expensive methods. We present a decoupled 3D segmentation pipeline to ensure modularity and adaptability to novel 3D representations and semantic segmentation foundation models. The pipeline proposes class-agnostic masks based on a 3D reconstruction of the scene. Given the resulting class-agnostic masks, we use a class-aware 2D foundation model to add class annotations to the 3D masks. We test this pipeline with 3D Gaussian Splatting and different 2D segmentation models and achieve better performance than more tailored approaches while also significantly increasing the modularity.
• Abstract（参考訳）: オープンセット3Dセグメンテーションは、複数の下流ロボティクスと拡張現実/バーチャルリアリティーアプリケーションにとって大きな関心事である。 最近の進歩は、基礎となるシーンの計算的に効率的な表現として、3Dガウススプラッティングを導入している。 リアルタイム表示率を達成しつつ、新しいビューのレンダリングを可能にし、計算上はるかに高価な手法の品質に適合する。 本稿では,新しい3次元表現とセマンティックセグメンテーション基盤モデルに対するモジュラリティと適応性を確保するために,分離された3次元セグメンテーションパイプラインを提案する。 パイプラインは、シーンの3D再構成に基づいて、クラスに依存しないマスクを提案する。 その結果,クラスに依存しない2Dファウンデーションモデルを用いて,クラスアノテーションを3Dマスクに追加する。 このパイプラインを3次元ガウス分割モデルと異なる2次元分割モデルでテストし、より調整されたアプローチよりも優れた性能を実現するとともに、モジュール性を大幅に向上させる。

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