論文の概要: TrackGS: Optimizing COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting with Global Track Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19800v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 08:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 22:49:38.948879
• Title: TrackGS: Optimizing COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting with Global Track Constraints
• Title（参考訳）: TrackGS:グローバルトラック制約によるCOLMAPフリー3Dガウススプレイティングの最適化
• Authors: Dongbo Shi, Shen Cao, Lubin Fan, Bojian Wu, Jinhui Guo, Renjie Chen, Ligang Liu, Jieping Ye,
• Abstract要約: マルチビュー幾何をグローバルに制約する機能トラックを組み込んだTrackGSを紹介する。 また、幾何整合性を改善するために、再投射と後方投射の誤差を最小化することを提案する。 内在性の勾配を導出することにより、カメラパラメータ推定と3DGSトレーニングを結合最適化フレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.9371798496134
• License:
• Abstract: While 3D Gaussian Splatting (3DGS) has advanced ability on novel view synthesis, it still depends on accurate pre-computaed camera parameters, which are hard to obtain and prone to noise. Previous COLMAP-Free methods optimize camera poses using local constraints, but they often struggle in complex scenarios. To address this, we introduce TrackGS, which incorporates feature tracks to globally constrain multi-view geometry. We select the Gaussians associated with each track, which will be trained and rescaled to an infinitesimally small size to guarantee the spatial accuracy. We also propose minimizing both reprojection and backprojection errors for better geometric consistency. Moreover, by deriving the gradient of intrinsics, we unify camera parameter estimation with 3DGS training into a joint optimization framework, achieving SOTA performance on challenging datasets with severe camera movements.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成の高度な能力を持っているが、それでも正確なプリコンプタントカメラパラメータに依存しており、入手が困難でノイズのやすい。 従来のCOLMAP-Freeメソッドは、局所的な制約を使ってカメラのポーズを最適化するが、複雑なシナリオでしばしば苦労する。 この問題を解決するために,機能トラックを組み込んだTrackGSを導入し,多視点幾何を世界規模で制約する。 各トラックに関連付けられたガウスアンを選択し、空間的精度を保証するために無限小に訓練し、再スケールする。 また、幾何整合性を改善するために、再投射と後方投射の誤差を最小化することを提案する。 さらに,内在性の勾配を導出することにより,3DGSトレーニングによるカメラパラメータ推定を共同最適化フレームワークに統合し,厳しいカメラ動作を伴う課題データセット上でのSOTA性能を実現する。

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