論文の概要: COB-GS: Clear Object Boundaries in 3DGS Segmentation Based on Boundary-Adaptive Gaussian Splitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19443v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 08:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:24.288810
• Title: COB-GS: Clear Object Boundaries in 3DGS Segmentation Based on Boundary-Adaptive Gaussian Splitting
• Title（参考訳）: COB-GS:境界適応ガウス分割に基づく3DGSセグメンテーションにおけるクリアオブジェクト境界
• Authors: Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Youyu Chen, Kui Jiang, Xianming Liu,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)に基づく3Dセグメンテーションは、オブジェクトの境界を正確に記述するのに苦労する。 セグメンテーション精度の向上を目的とした3DGS(COB-GS)のためのクリアオブジェクト境界を導入する。 意味指導には境界適応型ガウス分割法を導入する。 視覚的最適化のために、3DGSシーンの劣化したテクスチャを補正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.03992455145325
• License:
• Abstract: Accurate object segmentation is crucial for high-quality scene understanding in the 3D vision domain. However, 3D segmentation based on 3D Gaussian Splatting (3DGS) struggles with accurately delineating object boundaries, as Gaussian primitives often span across object edges due to their inherent volume and the lack of semantic guidance during training. In order to tackle these challenges, we introduce Clear Object Boundaries for 3DGS Segmentation (COB-GS), which aims to improve segmentation accuracy by clearly delineating blurry boundaries of interwoven Gaussian primitives within the scene. Unlike existing approaches that remove ambiguous Gaussians and sacrifice visual quality, COB-GS, as a 3DGS refinement method, jointly optimizes semantic and visual information, allowing the two different levels to cooperate with each other effectively. Specifically, for the semantic guidance, we introduce a boundary-adaptive Gaussian splitting technique that leverages semantic gradient statistics to identify and split ambiguous Gaussians, aligning them closely with object boundaries. For the visual optimization, we rectify the degraded suboptimal texture of the 3DGS scene, particularly along the refined boundary structures. Experimental results show that COB-GS substantially improves segmentation accuracy and robustness against inaccurate masks from pre-trained model, yielding clear boundaries while preserving high visual quality. Code is available at https://github.com/ZestfulJX/COB-GS.
• Abstract（参考訳）: 正確なオブジェクトセグメンテーションは、3次元視覚領域における高品質なシーン理解に不可欠である。 しかし、3Dガウススプラッティング(3DGS)に基づく3Dセグメンテーションは、ガウス原始体は、固有の体積と訓練中の意味指導の欠如のために、しばしば対象の端を越えて広がるため、正確に対象の境界を定めるのに苦労する。 これらの課題に対処するために,3DGSセグメンテーションのためのクリアオブジェクト境界(COB-GS)を導入する。 曖昧なガウスを除去し視覚的品質を犠牲にする既存のアプローチとは異なり、COB-GSは3DGSの改良手法として、意味と視覚情報を共同で最適化し、2つの異なるレベルが互いに効果的に協力できるようにする。 具体的には、セマンティックガイダンスのために、意味的勾配統計を利用して曖昧なガウスを識別・分割し、それらをオブジェクト境界と密接に整合させる境界適応ガウス分割手法を導入する。 視覚的最適化のために、3DGSシーンの劣化した部分最適テクスチャを、特に洗練された境界構造に沿って修正する。 実験結果から,COB-GSはトレーニング前のモデルから不正確なマスクに対するセグメンテーション精度とロバスト性を大幅に向上し,視覚的品質を保ちながら明確な境界が得られることがわかった。 コードはhttps://github.com/ZestfulJX/COB-GSで入手できる。

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