論文の概要: PCR-GS: COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting via Pose Co-Regularizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13891v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 05:50:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 12:28:43.169232
• Title: PCR-GS: COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting via Pose Co-Regularizations
• Title（参考訳）: PCR-GS:COLMAP-free 3D Gaussian Splatting by Pose Co-Regularizations
• Authors: Yu Wei, Jiahui Zhang, Xiaoqin Zhang, Ling Shao, Shijian Lu,
• Abstract要約: COLMAPのない3DGSは、未ポーズの画像やビデオから高品質な3Dシーンを再構築する際、顕著なパフォーマンスのために注目を集めている。 PCR-GSはCOLMAPフリーな3DGS技術であり,カメラポーズによる3Dシーンモデリングとカメラポーズ推定を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.0476991174456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: COLMAP-free 3D Gaussian Splatting (3D-GS) has recently attracted increasing attention due to its remarkable performance in reconstructing high-quality 3D scenes from unposed images or videos. However, it often struggles to handle scenes with complex camera trajectories as featured by drastic rotation and translation across adjacent camera views, leading to degraded estimation of camera poses and further local minima in joint optimization of camera poses and 3D-GS. We propose PCR-GS, an innovative COLMAP-free 3DGS technique that achieves superior 3D scene modeling and camera pose estimation via camera pose co-regularization. PCR-GS achieves regularization from two perspectives. The first is feature reprojection regularization which extracts view-robust DINO features from adjacent camera views and aligns their semantic information for camera pose regularization. The second is wavelet-based frequency regularization which exploits discrepancy in high-frequency details to further optimize the rotation matrix in camera poses. Extensive experiments over multiple real-world scenes show that the proposed PCR-GS achieves superior pose-free 3D-GS scene modeling under dramatic changes of camera trajectories.
• Abstract（参考訳）: COLMAPフリーの3Dガウス撮影(3D-GS)は、画像やビデオから高品質な3Dシーンを再構成する際、注目されている。 しかし、隣接するカメラビューを横切る急激な回転と変換によって特徴付けられる複雑なカメラ軌跡のシーンを扱うのに苦労することが多く、カメラポーズの劣化と、カメラポーズと3D-GSの共同最適化における局所的なミニマのさらなる低下につながっている。 PCR-GSはCOLMAPフリーな3DGS技術であり,カメラポーズによる3Dシーンモデリングとカメラポーズ推定を実現する。 PCR-GSは2つの観点から規則化を行う。 1つ目は、隣接するカメラビューからDINO特徴を抽出し、カメラポーズ正則化のためのセマンティック情報を整列する機能再プロジェクション正規化である。 2つ目はウェーブレットに基づく周波数正規化であり、これは高周波の詳細の相違を利用して、カメラポーズの回転行列をさらに最適化する。 複数の実世界のシーンに対する大規模な実験により、PCR-GSは、カメラ軌道の劇的な変化の下で、優れたポーズレス3D-GSシーンモデリングを実現することが示された。

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