論文の概要: CrossView-GS: Cross-view Gaussian Splatting For Large-scale Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01695v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 08:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:38.344388
• Title: CrossView-GS: Cross-view Gaussian Splatting For Large-scale Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: CrossView-GS: 大規模なシーン再構築のためのクロスビューガウシアンスプレイティング
• Authors: Chenhao Zhang, Yuanping Cao, Lei Zhang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) はシーンの表現と再構築に顕著な手法である。 両ブランチ融合に基づく大規模シーン再構成のための新しいクロスビューガウス分割法を提案する。 本手法は,最先端の手法と比較して,新規なビュー合成における優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.528874948395173
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a prominent method for scene representation and reconstruction, leveraging densely distributed Gaussian primitives to enable real-time rendering of high-resolution images. While existing 3DGS methods perform well in scenes with minor view variation, large view changes in cross-view scenes pose optimization challenges for these methods. To address these issues, we propose a novel cross-view Gaussian Splatting method for large-scale scene reconstruction, based on dual-branch fusion. Our method independently reconstructs models from aerial and ground views as two independent branches to establish the baselines of Gaussian distribution, providing reliable priors for cross-view reconstruction during both initialization and densification. Specifically, a gradient-aware regularization strategy is introduced to mitigate smoothing issues caused by significant view disparities. Additionally, a unique Gaussian supplementation strategy is utilized to incorporate complementary information of dual-branch into the cross-view model. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our method achieves superior performance in novel view synthesis compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウス分割(3DGS)は,高解像度画像のリアルタイムレンダリングを実現するために,高密度分散ガウスプリミティブを活用したシーン表現と再構成の顕著な手法として登場した。 既存の3DGS手法は、ビューの変化が少ないシーンではうまく機能するが、クロスビューシーンの大きなビュー変更は、これらの手法に最適化の課題をもたらす。 これらの問題に対処するため,デュアルブランチ融合に基づく大規模シーン再構築のためのクロスビュー・ガウス・スプレイティング手法を提案する。 本手法は,空地と地上の2つの独立分枝としてモデルを独立に再構築し,ガウス分布のベースラインを確立する。 具体的には,視差の相違による平滑化問題を緩和するために,勾配対応の正規化戦略を導入する。 さらに、双分岐の補的情報をクロスビューモデルに組み込むために、独自のガウス補足戦略を利用する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により,本手法は最先端の手法と比較して,新しいビュー合成において優れた性能を発揮することが示された。

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