論文の概要: DAS3R: Dynamics-Aware Gaussian Splatting for Static Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19584v1
- Date: Fri, 27 Dec 2024 10:59:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 21:44:05.279758
- Title: DAS3R: Dynamics-Aware Gaussian Splatting for Static Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: DAS3R:静的シーン再構築のためのダイナミック・アウェア・ガウス・スプレイティング
- Authors: Kai Xu, Tze Ho Elden Tse, Jizong Peng, Angela Yao,
- Abstract要約: 日常映像からのシーン分解と静的な背景再構築のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法はDAS3Rと呼ばれ,静的シーン再構成のためのダイナミック・アウェア・ガウス・スプレイティングの略である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.74144632154938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel framework for scene decomposition and static background reconstruction from everyday videos. By integrating the trained motion masks and modeling the static scene as Gaussian splats with dynamics-aware optimization, our method achieves more accurate background reconstruction results than previous works. Our proposed method is termed DAS3R, an abbreviation for Dynamics-Aware Gaussian Splatting for Static Scene Reconstruction. Compared to existing methods, DAS3R is more robust in complex motion scenarios, capable of handling videos where dynamic objects occupy a significant portion of the scene, and does not require camera pose inputs or point cloud data from SLAM-based methods. We compared DAS3R against recent distractor-free approaches on the DAVIS and Sintel datasets; DAS3R demonstrates enhanced performance and robustness with a margin of more than 2 dB in PSNR. The project's webpage can be accessed via \url{https://kai422.github.io/DAS3R/}
- Abstract（参考訳）: 日常映像からのシーン分解と静的な背景再構築のための新しいフレームワークを提案する。
トレーニングされた動作マスクを統合し,静的シーンを動的に認識したガウススプラットとしてモデル化することにより,従来の手法よりも正確な背景再構成結果が得られる。
提案手法はDAS3Rと呼ばれ,静的シーン再構成のためのダイナミック・アウェア・ガウス・スプレイティングの略である。
既存の手法と比較して、DAS3Rは複雑な動きのシナリオにおいてより堅牢であり、ダイナミックオブジェクトがシーンのかなりの部分を占有するビデオを扱うことができ、SLAMベースの手法からカメラのポーズ入力やクラウドデータをポイントする必要がない。
DAS3RはPSNRにおいて2dB以上のマージンを持つ性能とロバスト性を示す。
プロジェクトのWebページは \url{https://kai422.github.io/DAS3R/} を通じてアクセスすることができる。
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