Fugu-MT 論文翻訳(概要): LandMarkSystem Technical Report

論文の概要: LandMarkSystem Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21364v2
Date: Fri, 28 Mar 2025 04:58:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-31 13:02:49.674843
Title: LandMarkSystem Technical Report
Title（参考訳）: LandMarkSystemの技術報告
Authors: Zhenxiang Ma, Zhenyu Yang, Miao Tao, Yuanzhen Zhou, Zeyu He, Yuchang Zhang, Rong Fu, Hengjie Li,
Abstract要約: 3D再構成は、自動運転、仮想現実、拡張現実、メタバースなどの応用に不可欠である。ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)や3Dガウス・スプレイティング(3DGS)といった最近の進歩は、この分野を変えつつあるが、従来のディープラーニングフレームワークは、シーンの品質とスケールの増大に対する需要を満たすのに苦労している。本稿では,マルチスケールなシーン再構成とレンダリングを実現するための新しい計算フレームワークであるLandMarkSystemを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.885906902650898
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D reconstruction is vital for applications in autonomous driving, virtual reality, augmented reality, and the metaverse. Recent advancements such as Neural Radiance Fields(NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) have transformed the field, yet traditional deep learning frameworks struggle to meet the increasing demands for scene quality and scale. This paper introduces LandMarkSystem, a novel computing framework designed to enhance multi-scale scene reconstruction and rendering. By leveraging a componentized model adaptation layer, LandMarkSystem supports various NeRF and 3DGS structures while optimizing computational efficiency through distributed parallel computing and model parameter offloading. Our system addresses the limitations of existing frameworks, providing dedicated operators for complex 3D sparse computations, thus facilitating efficient training and rapid inference over extensive scenes. Key contributions include a modular architecture, a dynamic loading strategy for limited resources, and proven capabilities across multiple representative algorithms.This comprehensive solution aims to advance the efficiency and effectiveness of 3D reconstruction tasks.To facilitate further research and collaboration, the source code and documentation for the LandMarkSystem project are publicly available in an open-source repository, accessing the repository at: https://github.com/InternLandMark/LandMarkSystem.
Abstract（参考訳）: 3D再構築は、自動運転、仮想現実、拡張現実、メタバースなどの応用に不可欠である。ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)や3Dガウス・スプレイティング(3DGS)といった最近の進歩は、この分野を変えつつあるが、従来のディープラーニングフレームワークは、シーンの品質とスケールの増大に対する需要を満たすのに苦労している。本稿では,マルチスケールなシーン再構成とレンダリングを実現するための新しい計算フレームワークであるLandMarkSystemを紹介する。コンポーネント化されたモデル適応層を利用することで、LandMarkSystemは分散並列コンピューティングとモデルパラメータオフロードによる計算効率を最適化しながら、様々なNeRFおよび3DGS構造をサポートする。我々のシステムは既存のフレームワークの限界に対処し、複雑な3次元スパース計算のための専用演算子を提供することで、広範囲にわたる効率的なトレーニングと迅速な推論を容易にする。主なコントリビューションには、モジュールアーキテクチャ、限られたリソースに対する動的ローディング戦略、複数の代表的アルゴリズムでの実証済み機能などが含まれる。この包括的なソリューションは、3D再構成タスクの効率性と効率を向上させることを目的としている。さらに調査とコラボレーションを容易にするため、LandMarkSystemプロジェクトのソースコードとドキュメントはオープンソースリポジトリで公開されており、https://github.com/InternLandMark/LandMarkSystemでリポジトリにアクセスすることができる。

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