論文の概要: ObjectGS: Object-aware Scene Reconstruction and Scene Understanding via Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15454v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 10:06:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.349169
• Title: ObjectGS: Object-aware Scene Reconstruction and Scene Understanding via Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ObjectGS:ガウススプレイティングによるオブジェクト認識シーンの再構築とシーン理解
• Authors: Ruijie Zhu, Mulin Yu, Linning Xu, Lihan Jiang, Yixuan Li, Tianzhu Zhang, Jiangmiao Pang, Bo Dai,
• Abstract要約: ObjectGSは3Dシーンをセマンティックな理解と統合するオブジェクト認識フレームワークである。 我々はObjectGSがオープンボキャブラリやパン光学のセグメンテーションタスクにおいて最先端の手法より優れていることを示す実験を通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.92763171355442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting is renowned for its high-fidelity reconstructions and real-time novel view synthesis, yet its lack of semantic understanding limits object-level perception. In this work, we propose ObjectGS, an object-aware framework that unifies 3D scene reconstruction with semantic understanding. Instead of treating the scene as a unified whole, ObjectGS models individual objects as local anchors that generate neural Gaussians and share object IDs, enabling precise object-level reconstruction. During training, we dynamically grow or prune these anchors and optimize their features, while a one-hot ID encoding with a classification loss enforces clear semantic constraints. We show through extensive experiments that ObjectGS not only outperforms state-of-the-art methods on open-vocabulary and panoptic segmentation tasks, but also integrates seamlessly with applications like mesh extraction and scene editing. Project page: https://ruijiezhu94.github.io/ObjectGS_page
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、高忠実度再構成とリアルタイムな新しいビュー合成で有名であるが、意味理解の欠如はオブジェクトレベルの知覚を制限する。 本研究では,3次元シーン再構成と意味理解を融合したオブジェクト認識フレームワークであるObjectGSを提案する。 シーンを統一された全体として扱う代わりに、ObjectGSは個々のオブジェクトを局所的なアンカーとしてモデル化し、ニューラルガウスを生成し、オブジェクトIDを共有することにより、正確なオブジェクトレベルの再構築を可能にする。 トレーニング中は、これらのアンカーを動的に成長または熟成し、特徴を最適化し、一方、分類損失のあるワンホットIDエンコーディングは明確なセマンティック制約を強制する。 我々は、ObjectGSがオープンボキャブラリや汎視的セグメンテーションタスクにおいて最先端のメソッドより優れているだけでなく、メッシュ抽出やシーン編集といったアプリケーションとシームレスに統合できることを示す。 プロジェクトページ:https://ruijiezhu94.github.io/ObjectGS_page

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