論文の概要: CAT-3DGS Pro: A New Benchmark for Efficient 3DGS Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12862v1
- Date: Mon, 17 Mar 2025 06:45:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:30:39.511815
- Title: CAT-3DGS Pro: A New Benchmark for Efficient 3DGS Compression
- Title（参考訳）: CAT-3DGS Pro: 効率的な3DGS圧縮のための新しいベンチマーク
- Authors: Yu-Ting Zhan, He-bi Yang, Cheng-Yuan Ho, Jui-Chiu Chiang, Wen-Hsiao Peng,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成の可能性を示した。
伝送および/またはストレージアプリケーションのための3DGS表現の速度歪み最適化圧縮を実現することは、依然として課題である。
圧縮性能と計算効率を両立させるCAT-3DGSの強化版であるCAT-3DGS Proを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544406490280833
- License:
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has shown immense potential for novel view synthesis. However, achieving rate-distortion-optimized compression of 3DGS representations for transmission and/or storage applications remains a challenge. CAT-3DGS introduces a context-adaptive triplane hyperprior for end-to-end optimized compression, delivering state-of-the-art coding performance. Despite this, it requires prolonged training and decoding time. To address these limitations, we propose CAT-3DGS Pro, an enhanced version of CAT-3DGS that improves both compression performance and computational efficiency. First, we introduce a PCA-guided vector-matrix hyperprior, which replaces the triplane-based hyperprior to reduce redundant parameters. To achieve a more balanced rate-distortion trade-off and faster encoding, we propose an alternate optimization strategy (A-RDO). Additionally, we refine the sampling rate optimization method in CAT-3DGS, leading to significant improvements in rate-distortion performance. These enhancements result in a 46.6% BD-rate reduction and 3x speedup in training time on BungeeNeRF, while achieving 5x acceleration in decoding speed for the Amsterdam scene compared to CAT-3DGS.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成の可能性を示した。
しかし、伝送および/またはストレージアプリケーションのための3DGS表現の速度歪み最適化圧縮を実現することは、依然として課題である。
CAT-3DGSは、エンドツーエンドの最適化圧縮のための文脈適応型三面体ハイパープライヤを導入し、最先端のコーディング性能を提供する。
それにもかかわらず、長いトレーニングとデコード時間が必要です。
これらの制約に対処するため,圧縮性能と計算効率を両立させるCAT-3DGS Proを提案する。
まず,PCA誘導ベクトル行列ハイパープライアを導入する。
よりバランスのとれたレート歪みのトレードオフとより高速な符号化を実現するために、代替最適化戦略(A-RDO)を提案する。
さらに, CAT-3DGSにおけるサンプリングレート最適化手法を改良し, 速度歪み性能を著しく向上させた。
これらの強化により、BDレートの46.6%の削減とバンジーNeRFでのトレーニング時間の3倍のスピードアップが達成され、CAT-3DGSと比較してアムステルダムのシーンの復号速度は5倍に向上した。
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