論文の概要: GS-QA: Comprehensive Quality Assessment Benchmark for Gaussian Splatting View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13196v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 17:46:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:10.670868
• Title: GS-QA: Comprehensive Quality Assessment Benchmark for Gaussian Splatting View Synthesis
• Title（参考訳）: GS-QA:ガウススティングビュー合成のための総合的品質評価ベンチマーク
• Authors: Pedro Martin, António Rodrigues, João Ascenso, Maria Paula Queluz,
• Abstract要約: Gaussian Splatting (GS)はリアルタイム3DシーンレンダリングのためのNeural Radiance Fields (NeRF)に代わる有望な代替手段を提供する。 GSは、NeRFで使用されるニューラルネットワークアプローチと比較して、レンダリング時間の短縮とメモリ消費の削減を実現している。 本稿では,複数の静的GS法による合成映像の評価を目的とした主観的品質評価研究について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.117347527143616
• License:
• Abstract: Gaussian Splatting (GS) offers a promising alternative to Neural Radiance Fields (NeRF) for real-time 3D scene rendering. Using a set of 3D Gaussians to represent complex geometry and appearance, GS achieves faster rendering times and reduced memory consumption compared to the neural network approach used in NeRF. However, quality assessment of GS-generated static content is not yet explored in-depth. This paper describes a subjective quality assessment study that aims to evaluate synthesized videos obtained with several static GS state-of-the-art methods. The methods were applied to diverse visual scenes, covering both 360-degree and forward-facing (FF) camera trajectories. Moreover, the performance of 18 objective quality metrics was analyzed using the scores resulting from the subjective study, providing insights into their strengths, limitations, and alignment with human perception. All videos and scores are made available providing a comprehensive database that can be used as benchmark on GS view synthesis and objective quality metrics.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Splatting (GS)はリアルタイム3DシーンレンダリングのためのNeural Radiance Fields (NeRF)に代わる有望な代替手段を提供する。 複雑な幾何学と外観を表現するために3Dガウスアンのセットを使用することで、GSはNeRFで使用されるニューラルネットワークアプローチと比較して、高速なレンダリング時間とメモリ消費の削減を実現している。 しかし,GS生成静的コンテンツの品質評価は未検討である。 本稿では,いくつかの静的GS法による合成映像の評価を目的とした主観的品質評価研究について述べる。 これらの手法は様々な視覚シーンに適用され、360度および前方(FF)カメラの軌跡をカバーしている。 さらに、主観的な研究から得られたスコアを用いて18の客観的品質指標のパフォーマンスを分析し、その強さ、限界、および人間の知覚との整合性について考察した。 すべてのビデオとスコアは、GSビューの合成と客観的品質メトリクスのベンチマークとして使用できる包括的なデータベースを提供する。

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