Fugu-MT 論文翻訳(概要): EOGS: Gaussian Splatting for Earth Observation

論文の概要: EOGS: Gaussian Splatting for Earth Observation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13047v1
Date: Tue, 17 Dec 2024 16:11:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-18 13:58:24.818024
Title: EOGS: Gaussian Splatting for Earth Observation
Title（参考訳）: EOGS:地球観測のためのガウス散乱
Authors: Luca Savant Aira, Gabriele Facciolo, Thibaud Ehret,
Abstract要約: 標準ガウススプラッティングフレームワークがリモートセンシングにどのように適応できるかを示す。これにより、最先端のパフォーマンスを数分で達成できます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.965306860657472
License:
Abstract: Recently, Gaussian splatting has emerged as a strong alternative to NeRF, demonstrating impressive 3D modeling capabilities while requiring only a fraction of the training and rendering time. In this paper, we show how the standard Gaussian splatting framework can be adapted for remote sensing, retaining its high efficiency. This enables us to achieve state-of-the-art performance in just a few minutes, compared to the day-long optimization required by the best-performing NeRF-based Earth observation methods. The proposed framework incorporates remote-sensing improvements from EO-NeRF, such as radiometric correction and shadow modeling, while introducing novel components, including sparsity, view consistency, and opacity regularizations.
Abstract（参考訳）: 最近、Gaussian splattingはNeRFの強力な代替品として現れ、トレーニングとレンダリングのほんの一部しか必要とせず、印象的な3Dモデリング能力を誇示している。本稿では,標準ガウススプレイティングフレームワークをリモートセンシングに適用し,その高効率性を維持する方法を示す。これにより、最も優れたNeRFベースの地球観測法で要求される1日当たりの最適化と比較して、最先端の性能を数分で達成できる。提案フレームワークは,ラジオメトリック補正やシャドウモデリングなどのEO-NeRFからのリモートセンシングの改良を取り入れつつ,空間性,ビューの一貫性,不透明性正則化といった新しいコンポーネントを導入している。

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