論文の概要: PG-SAG: Parallel Gaussian Splatting for Fine-Grained Large-Scale Urban Buildings Reconstruction via Semantic-Aware Grouping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01677v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 07:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:40.321048
• Title: PG-SAG: Parallel Gaussian Splatting for Fine-Grained Large-Scale Urban Buildings Reconstruction via Semantic-Aware Grouping
• Title（参考訳）: PG-SAG:セマンティック・アウェア・グルーピングによる超高層建築物のパラレルガウススメッティング
• Authors: Tengfei Wang, Xin Wang, Yongmao Hou, Yiwei Xu, Wendi Zhang, Zongqian Zhan,
• Abstract要約: 本稿では,分割処理とカーネル最適化の両方にセマンティックキューをフル活用した並列ガウス分割手法PG-SAGを提案する。 その結果, 建物表面の再構成におけるPG-SAGの優れた性能を示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.160345720038265
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a transformative method in the field of real-time novel synthesis. Based on 3DGS, recent advancements cope with large-scale scenes via spatial-based partition strategy to reduce video memory and optimization time costs. In this work, we introduce a parallel Gaussian splatting method, termed PG-SAG, which fully exploits semantic cues for both partitioning and Gaussian kernel optimization, enabling fine-grained building surface reconstruction of large-scale urban areas without downsampling the original image resolution. First, the Cross-modal model - Language Segment Anything is leveraged to segment building masks. Then, the segmented building regions is grouped into sub-regions according to the visibility check across registered images. The Gaussian kernels for these sub-regions are optimized in parallel with masked pixels. In addition, the normal loss is re-formulated for the detected edges of masks to alleviate the ambiguities in normal vectors on edges. Finally, to improve the optimization of 3D Gaussians, we introduce a gradient-constrained balance-load loss that accounts for the complexity of the corresponding scenes, effectively minimizing the thread waiting time in the pixel-parallel rendering stage as well as the reconstruction lost. Extensive experiments are tested on various urban datasets, the results demonstrated the superior performance of our PG-SAG on building surface reconstruction, compared to several state-of-the-art 3DGS-based methods. Project Web:https://github.com/TFWang-9527/PG-SAG.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススメッティング(3DGS)は、リアルタイムな新規合成の分野での変換手法として登場した。 3DGSに基づく最近の進歩は、ビデオメモリと最適化時間コストを削減すべく、空間ベースのパーティション戦略を通じて大規模なシーンに対処している。 本研究では,分割処理とガウスのカーネル最適化の両方に意味的手がかりをフル活用する並列ガウススプレイティング手法 PG-SAG を導入する。 まず、クロスモーダルモデル - Language Segment Anythingは、セグメンテーションマスクに利用されます。 そして、セグメント化された建物領域を、登録された画像の可視性チェックに従ってサブリージョンにグループ化する。 これらのサブリージョンのガウスカーネルは、マスキングピクセルと並列に最適化されている。 さらに、検出されたマスクのエッジに対して正常な損失が再計算され、エッジ上の通常のベクトルの曖昧さが軽減される。 最後に、3Dガウスの最適化を改善するため、対応するシーンの複雑さを考慮に入れた勾配制約付き残量損失を導入し、画素並列レンダリングステージにおけるスレッド待ち時間を効果的に最小化し、また、再構成が失われる。 都市域の様々なデータセットで大規模な実験を行い, 建物表面の再構築におけるPG-SAGの優れた性能を, 最先端の3DGS法と比較した。 Project Web:https://github.com/TFWang-9527/PG-SAG

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