論文の概要: OccluGaussian: Occlusion-Aware Gaussian Splatting for Large Scene Reconstruction and Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16177v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 14:18:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.430056
• Title: OccluGaussian: Occlusion-Aware Gaussian Splatting for Large Scene Reconstruction and Rendering
• Title（参考訳）: OccluGaussian:Occlusion-Aware Gaussian Splatting for Large Scene Reconstruction and Rendering
• Authors: Shiyong Liu, Xiao Tang, Zhihao Li, Yingfan He, Chongjie Ye, Jianzhuang Liu, Binxiao Huang, Shunbo Zhou, Xiaofei Wu,
• Abstract要約: 大規模なシーン再構築では、シーンを複数の小さな領域に分割して個別に再構築することが一般的である。 本稿では,カメラの位置と視認性に基づいてカメラをクラスタリングし,複数の領域を抽出するOcclusion-aware scene division戦略を提案する。 また,大画面レンダリングを高速化する領域ベースのレンダリング手法を提案し,視点のある領域にガウス人が見えないようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.490400711242216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In large-scale scene reconstruction using 3D Gaussian splatting, it is common to partition the scene into multiple smaller regions and reconstruct them individually. However, existing division methods are occlusion-agnostic, meaning that each region may contain areas with severe occlusions. As a result, the cameras within those regions are less correlated, leading to a low average contribution to the overall reconstruction. In this paper, we propose an occlusion-aware scene division strategy that clusters training cameras based on their positions and co-visibilities to acquire multiple regions. Cameras in such regions exhibit stronger correlations and a higher average contribution, facilitating high-quality scene reconstruction. We further propose a region-based rendering technique to accelerate large scene rendering, which culls Gaussians invisible to the region where the viewpoint is located. Such a technique significantly speeds up the rendering without compromising quality. Extensive experiments on multiple large scenes show that our method achieves superior reconstruction results with faster rendering speed compared to existing state-of-the-art approaches. Project page: https://occlugaussian.github.io.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウススプラッティングを用いた大規模シーン再構成では、シーンを複数の小さな領域に分割し、個別に再構成することが一般的である。 しかし、既存の分割法は排他的ではないため、各地域は重度の排他的排他的排他的領域を含む可能性がある。 その結果、これらの領域内のカメラの相関は小さくなり、全体の再構築への平均的な貢献は低くなった。 本稿では,カメラの位置と視認性に基づいてカメラをクラスタリングし,複数の領域を取得するオクルージョン・アウェア・シーン分割戦略を提案する。 このような地域のカメラは、より強い相関関係を示し、より平均的な貢献を示し、高品質なシーン再構築を促進する。 さらに,大画面レンダリングを高速化する領域ベースのレンダリング手法を提案し,視点のある領域にガウス人が見えないようにした。 このような技術は、品質を損なうことなくレンダリングを著しく高速化する。 複数の大規模シーンでの大規模な実験により,従来の最先端手法に比べて高速なレンダリング速度で再現性が向上したことを示す。 プロジェクトページ: https://occlugaussian.github.io

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