論文の概要: GSemSplat: Generalizable Semantic 3D Gaussian Splatting from Uncalibrated Image Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16932v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:06:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:21.620996
• Title: GSemSplat: Generalizable Semantic 3D Gaussian Splatting from Uncalibrated Image Pairs
• Title（参考訳）: GSemSplat:非校正画像による3Dガウスのスプレイティング
• Authors: Xingrui Wang, Cuiling Lan, Hanxin Zhu, Zhibo Chen, Yan Lu,
• Abstract要約: GSemSplatは,3次元ガウスに関連付けられた意味表現を,シーンごとの最適化や高密度画像収集,キャリブレーションなしに学習するフレームワークである。 本研究では,2次元空間における領域固有の意味的特徴と文脈認識的意味的特徴を両立させる二重機能アプローチを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.74118487769923
• License:
• Abstract: Modeling and understanding the 3D world is crucial for various applications, from augmented reality to robotic navigation. Recent advancements based on 3D Gaussian Splatting have integrated semantic information from multi-view images into Gaussian primitives. However, these methods typically require costly per-scene optimization from dense calibrated images, limiting their practicality. In this paper, we consider the new task of generalizable 3D semantic field modeling from sparse, uncalibrated image pairs. Building upon the Splatt3R architecture, we introduce GSemSplat, a framework that learns open-vocabulary semantic representations linked to 3D Gaussians without the need for per-scene optimization, dense image collections or calibration. To ensure effective and reliable learning of semantic features in 3D space, we employ a dual-feature approach that leverages both region-specific and context-aware semantic features as supervision in the 2D space. This allows us to capitalize on their complementary strengths. Experimental results on the ScanNet++ dataset demonstrate the effectiveness and superiority of our approach compared to the traditional scene-specific method. We hope our work will inspire more research into generalizable 3D understanding.
• Abstract（参考訳）: 3D世界のモデリングと理解は、拡張現実からロボットナビゲーションまで、さまざまなアプリケーションにとって不可欠である。 3次元ガウススプラッティングに基づく最近の進歩は、多視点画像からガウス原始体への意味情報の統合である。 しかし、これらの手法は通常、密集したキャリブレーションされた画像からシーンごとの最適化に費用がかかるため、実用性は制限される。 本稿では,スパース・アンキャリブレーション・イメージ・ペアによる3次元セマンティック・フィールド・モデリングの新しい課題について考察する。 Splatt3Rアーキテクチャ上に構築されたGSemSplatは,3次元ガウスに関連付けられたオープン語彙の意味表現を,シーンごとの最適化や高密度画像収集,キャリブレーションを必要とせずに学習するフレームワークである。 3次元空間における意味的特徴の効果的かつ確実な学習を確保するために,領域固有の意味的特徴と文脈に意識した意味的特徴の両方を2次元空間の監督として活用する二重特徴的手法を用いる。 これにより、補完的な強みを活かすことができます。 ScanNet++データセットの実験結果は、従来のシーン固有の手法と比較して、我々のアプローチの有効性と優位性を示している。 私たちの研究が、一般化可能な3D理解のさらなる研究を促すことを期待しています。

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