論文の概要: HUG: Hierarchical Urban Gaussian Splatting with Block-Based Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16606v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 10:40:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 16:54:26.923017
- Title: HUG: Hierarchical Urban Gaussian Splatting with Block-Based Reconstruction
- Title（参考訳）: HUG:ブロックベース再構築による階層型都市ガウススプラッティング
- Authors: Zhongtao Wang, Mai Su, Huishan Au, Yilong Li, Xizhe Cao, Chengwei Pan, Yisong Chen, Guoping Wang,
- Abstract要約: 本稿では,大規模都市環境における非効率性に対処する新しい手法であるHUGを提案する。
我々は,ブロック内の再構築品質の向上に着目した拡張ブロックベース再構築パイプラインを採用している。
計算コストの低い高品質なシーンレンダリングを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.214165748862815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As urban 3D scenes become increasingly complex and the demand for high-quality rendering grows, efficient scene reconstruction and rendering techniques become crucial. We present HUG, a novel approach to address inefficiencies in handling large-scale urban environments and intricate details based on 3D Gaussian splatting. Our method optimizes data partitioning and the reconstruction pipeline by incorporating a hierarchical neural Gaussian representation. We employ an enhanced block-based reconstruction pipeline focusing on improving reconstruction quality within each block and reducing the need for redundant training regions around block boundaries. By integrating neural Gaussian representation with a hierarchical architecture, we achieve high-quality scene rendering at a low computational cost. This is demonstrated by our state-of-the-art results on public benchmarks, which prove the effectiveness and advantages in large-scale urban scene representation.
- Abstract（参考訳）: 都市部の3Dシーンが複雑化し、高品質なレンダリングの需要が高まるにつれ、効率的なシーン再構築とレンダリング技術が重要となる。
本稿では,大規模都市環境の処理における非効率性に対処する新しい手法であるHUGについて紹介する。
階層型ニューラルガウス表現を組み込んだデータ分割と再構成パイプラインを最適化する。
我々は,ブロック内の再構築品質の向上と,ブロック境界周辺の冗長なトレーニング領域の必要性の低減に着目した,ブロックベースの再構築パイプラインを改良した。
ニューラルガウス表現を階層的アーキテクチャに統合することにより、低計算コストで高品質なシーンレンダリングを実現する。
これは,大規模な都市景観表現の有効性とメリットを実証した,公開ベンチマークの最先端結果によって実証された。
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