論文の概要: POp-GS: Next Best View in 3D-Gaussian Splatting with P-Optimality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07819v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 18:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:17:53.005386
• Title: POp-GS: Next Best View in 3D-Gaussian Splatting with P-Optimality
• Title（参考訳）: POp-GS:P-Optimalityを用いた3D-Gaussian Splattingの次のベストビュー
• Authors: Joey Wilson, Marcelino Almeida, Sachit Mahajan, Martin Labrie, Maani Ghaffari, Omid Ghasemalizadeh, Min Sun, Cheng-Hao Kuo, Arnab Sen,
• Abstract要約: 3D-GSは高品質な計算で有用な世界モデルであることが証明されているが、不確実性や情報の定量化には至っていない。 最適な実験設計のレンズを用いて問題を修正し、3D-GSにおける情報ゲインの定量化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.023303901740753
• License:
• Abstract: In this paper, we present a novel algorithm for quantifying uncertainty and information gained within 3D Gaussian Splatting (3D-GS) through P-Optimality. While 3D-GS has proven to be a useful world model with high-quality rasterizations, it does not natively quantify uncertainty or information, posing a challenge for real-world applications such as 3D-GS SLAM. We propose to quantify information gain in 3D-GS by reformulating the problem through the lens of optimal experimental design, which is a classical solution widely used in literature. By restructuring information quantification of 3D-GS through optimal experimental design, we arrive at multiple solutions, of which T-Optimality and D-Optimality perform the best quantitatively and qualitatively as measured on two popular datasets. Additionally, we propose a block diagonal covariance approximation which provides a measure of correlation at the expense of a greater computation cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,P-Optimalityによる3次元ガウス散乱(3D-GS)内で得られた不確実性と情報の定量化のための新しいアルゴリズムを提案する。 3D-GSは高品質なラスタライゼーションを備えた有用な世界モデルであることが証明されているが、不確実性や情報をネイティブに定量化することはできず、3D-GS SLAMのような現実世界のアプリケーションに挑戦している。 文献で広く使われている古典的解法である最適な実験設計のレンズを用いて問題を修正し、3D-GSにおける情報ゲインの定量化を提案する。 最適な実験設計により3D-GSの情報量化を再構築することにより、T-OptimalityとD-Optimalityが2つの一般的なデータセットで測定されるように、最も定量的かつ質的に機能する複数のソリューションに到達する。 さらに,計算コストを犠牲にして相関を測るブロック対角共分散近似を提案する。

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