論文の概要: SAGE: Semantic-Driven Adaptive Gaussian Splatting in Extended Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16747v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 23:29:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:55:18.913126
- Title: SAGE: Semantic-Driven Adaptive Gaussian Splatting in Extended Reality
- Title（参考訳）: SAGE:Semantic-Driven Adaptive Gaussian Splatting in Extended Reality
- Authors: Chiara Schiavo, Elena Camuffo, Leonardo Badia, Simone Milani,
- Abstract要約: セマンティックセグメンテーションによって識別される異なる3DGSオブジェクトのレベル・オブ・ディーテール(LOD)を動的に適応させることにより、ユーザエクスペリエンスを向上させるために設計された新しいフレームワークであるSAGEを紹介する。
実験により、SAGEは目的の視覚的品質を維持しながら、メモリと計算オーバーヘッドを効果的に削減し、インタラクティブなXRアプリケーションに強力な最適化を提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.317586159352302
- License:
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has significantly improved the efficiency and realism of three-dimensional scene visualization in several applications, ranging from robotics to eXtended Reality (XR). This work presents SAGE (Semantic-Driven Adaptive Gaussian Splatting in Extended Reality), a novel framework designed to enhance the user experience by dynamically adapting the Level of Detail (LOD) of different 3DGS objects identified via a semantic segmentation. Experimental results demonstrate how SAGE effectively reduces memory and computational overhead while keeping a desired target visual quality, thus providing a powerful optimization for interactive XR applications.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、ロボット工学からeXtended Reality (XR)まで、いくつかのアプリケーションにおける3次元シーン可視化の効率性とリアリズムを大幅に改善した。
SAGE(Semantic-Driven Adaptive Gaussian Splatting in Extended Reality)は,セマンティックセグメンテーションによって識別される3DGSオブジェクトのレベル・オブ・ディーテール(LOD)を動的に適応させることにより,ユーザエクスペリエンスを向上させるための新しいフレームワークである。
実験により、SAGEは目的の視覚的品質を維持しながら、メモリと計算オーバーヘッドを効果的に削減し、インタラクティブなXRアプリケーションに強力な最適化を提供することを示した。
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