論文の概要: 3DGS-VBench: A Comprehensive Video Quality Evaluation Benchmark for 3DGS Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07038v1
- Date: Sat, 09 Aug 2025 16:47:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.668221
- Title: 3DGS-VBench: A Comprehensive Video Quality Evaluation Benchmark for 3DGS Compression
- Title（参考訳）: 3DGS-VBench:3DGS圧縮のための総合的なビデオ品質評価ベンチマーク
- Authors: Yuke Xing, William Gordon, Qi Yang, Kaifa Yang, Jiarui Wang, Yiling Xu,
- Abstract要約: 3DGS-VBenchは大規模なビデオ品質アセスメント(VQA)データセットであり、ベンチマークには660の圧縮された3DGSモデルと11のシーンから生成されたビデオシーケンスがある。
ストレージ効率と視覚的品質に関する6つの3DGS圧縮アルゴリズムをベンチマークし、複数のパラダイムにまたがる15の品質評価指標を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.900921811495213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables real-time novel view synthesis with high visual fidelity, but its substantial storage requirements hinder practical deployment, prompting state-of-the-art (SOTA) 3DGS methods to incorporate compression modules. However, these 3DGS generative compression techniques introduce unique distortions lacking systematic quality assessment research. To this end, we establish 3DGS-VBench, a large-scale Video Quality Assessment (VQA) Dataset and Benchmark with 660 compressed 3DGS models and video sequences generated from 11 scenes across 6 SOTA 3DGS compression algorithms with systematically designed parameter levels. With annotations from 50 participants, we obtained MOS scores with outlier removal and validated dataset reliability. We benchmark 6 3DGS compression algorithms on storage efficiency and visual quality, and evaluate 15 quality assessment metrics across multiple paradigms. Our work enables specialized VQA model training for 3DGS, serving as a catalyst for compression and quality assessment research. The dataset is available at https://github.com/YukeXing/3DGS-VBench.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、高視力でリアルタイムの新規ビュー合成を可能にするが、その相当なストレージ要件は、実際の展開を妨げ、圧縮モジュールを組み込む3DGSの最先端(SOTA)メソッドを誘導する。
しかし、これらの3DGS生成圧縮技術は、体系的な品質評価研究を欠いた独特の歪みをもたらす。
そこで本研究では,大規模なビデオ品質評価(VQA)データセットとベンチマークである3DGS-VBenchを,体系的に設計されたパラメータレベルを持つ6SOTA3DGS圧縮アルゴリズムを用いて,11のシーンから生成された660の圧縮3DGSモデルとビデオシーケンスを用いて構築する。
参加者50名のアノテーションを用いて,アウトリージ除去によるMOSスコアとデータセット信頼性の検証を行った。
ストレージ効率と視覚的品質に関する6つの3DGS圧縮アルゴリズムをベンチマークし、複数のパラダイムにまたがる15の品質評価指標を評価した。
本研究は,3DGSのための特殊VQAモデルトレーニングを可能にし,圧縮および品質評価研究の触媒として機能する。
データセットはhttps://github.com/YukeXing/3DGS-VBenchで公開されている。
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