論文の概要: HUG: Hierarchical Urban Gaussian Splatting with Block-Based Reconstruction for Large-Scale Aerial Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16606v2
- Date: Thu, 26 Jun 2025 06:12:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-27 13:31:57.683081
- Title: HUG: Hierarchical Urban Gaussian Splatting with Block-Based Reconstruction for Large-Scale Aerial Scenes
- Title（参考訳）: HUG:大規模航空シーンのブロックベース再構成による階層型都市ガウススプラッティング
- Authors: Mai Su, Zhongtao Wang, Huishan Au, Yilong Li, Xizhe Cao, Chengwei Pan, Yisong Chen, Guoping Wang,
- Abstract要約: 3DGS法は、過剰なメモリ消費、遅いトレーニング時間、長いパーティショニングプロセス、データボリュームの増加によるレンダリング品質の大幅な低下といった問題に悩まされている。
階層型ニューラルガウス表現を活用することでデータ分割と復元品質を向上させる新しいアプローチである textbfHUG を導入する。
提案手法は,1つの合成データセットと4つの実世界のデータセットに対して,最先端の結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.214165748862815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3DGS is an emerging and increasingly popular technology in the field of novel view synthesis. Its highly realistic rendering quality and real-time rendering capabilities make it promising for various applications. However, when applied to large-scale aerial urban scenes, 3DGS methods suffer from issues such as excessive memory consumption, slow training times, prolonged partitioning processes, and significant degradation in rendering quality due to the increased data volume. To tackle these challenges, we introduce \textbf{HUG}, a novel approach that enhances data partitioning and reconstruction quality by leveraging a hierarchical neural Gaussian representation. We first propose a visibility-based data partitioning method that is simple yet highly efficient, significantly outperforming existing methods in speed. Then, we introduce a novel hierarchical weighted training approach, combined with other optimization strategies, to substantially improve reconstruction quality. Our method achieves state-of-the-art results on one synthetic dataset and four real-world datasets.
- Abstract（参考訳）: 3DGSは、新しいビュー合成の分野で、ますます人気が高まっている技術だ。
その非常にリアルなレンダリング品質とリアルタイムレンダリング能力は、様々なアプリケーションに有望である。
しかし, 大規模都市環境に適用した場合, 3DGS法は, 過大なメモリ消費, 遅いトレーニング時間, 長いパーティショニングプロセス, データ量の増加によるレンダリング品質の大幅な低下といった問題に悩まされる。
これらの課題に対処するために,階層型ニューラルガウス表現を活用してデータ分割と再構成品質を向上させる新しいアプローチである \textbf{HUG} を導入する。
まず,可視性に基づくデータ分割手法を提案する。
そこで本研究では,新しい階層的重み付きトレーニング手法と他の最適化戦略を併用して,再構築の質を大幅に向上させる手法を提案する。
提案手法は,1つの合成データセットと4つの実世界のデータセットに対して,最先端の結果を得る。
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