論文の概要: VIM-GS: Visual-Inertial Monocular Gaussian Splatting via Object-level Guidance in Large Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06685v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 13:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.156418
• Title: VIM-GS: Visual-Inertial Monocular Gaussian Splatting via Object-level Guidance in Large Scenes
• Title（参考訳）: VIM-GS:大規模シーンにおける物体レベルの誘導による視覚-慣性単分子ガウス散乱
• Authors: Shengkai Zhang, Yuhe Liu, Guanjun Wu, Jianhua He, Xinggang Wang, Mozi Chen, Kezhong Liu,
• Abstract要約: VIM-GSは、モノクロ画像を用いて、大きなシーンでノベルビュー合成(NVS)を行うフレームワークである。 本稿では,単分子RGB入力から高精細かつ高精度な深度画像を生成することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.946624621872274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: VIM-GS is a Gaussian Splatting (GS) framework using monocular images for novel-view synthesis (NVS) in large scenes. GS typically requires accurate depth to initiate Gaussian ellipsoids using RGB-D/stereo cameras. Their limited depth sensing range makes it difficult for GS to work in large scenes. Monocular images, however, lack depth to guide the learning and lead to inferior NVS results. Although large foundation models (LFMs) for monocular depth estimation are available, they suffer from cross-frame inconsistency, inaccuracy for distant scenes, and ambiguity in deceptive texture cues. This paper aims to generate dense, accurate depth images from monocular RGB inputs for high-definite GS rendering. The key idea is to leverage the accurate but sparse depth from visual-inertial Structure-from-Motion (SfM) to refine the dense but coarse depth from LFMs. To bridge the sparse input and dense output, we propose an object-segmented depth propagation algorithm that renders the depth of pixels of structured objects. Then we develop a dynamic depth refinement module to handle the crippled SfM depth of dynamic objects and refine the coarse LFM depth. Experiments using public and customized datasets demonstrate the superior rendering quality of VIM-GS in large scenes.
• Abstract（参考訳）: VIM-GSは、モノクラー画像を用いたガウススティング(GS)フレームワークで、大きなシーンでノベルビュー合成(NVS)を行う。 GSは通常、RGB-D/ステレオカメラを使用してガウス楕円体を開始するために正確な深さを必要とする。 深度感知範囲が限られているため、GSが大規模なシーンで作業することは困難である。 しかし、単色画像は学習をガイドする深度に欠けており、NVSの結果は劣っている。 単眼深度推定のための大きな基礎モデル(LFM)が利用できるが、それらはクロスフレームの不整合、遠方のシーンの不正確さ、そして知覚的なテクスチャ・キューにおける曖昧さに悩まされている。 本稿では,単分子RGB入力から高精細かつ高精度な深度画像を生成することを目的としている。 鍵となるアイデアは、視覚-慣性構造-運動(SfM)からの正確だがスパースな深さを活用して、高密度だが粗い深さを LFM から洗練することである。 スパース入力と高密度出力をブリッジするために、構造化オブジェクトの画素の深さを描画するオブジェクト分割深度伝搬アルゴリズムを提案する。 次に, 動的物体の損傷したSfM深度を処理し, 粗いLFM深度を精製する動的深度改善モジュールを開発した。 公開およびカスタマイズされたデータセットを用いた実験では、大きなシーンでVIM-GSのレンダリング品質が優れていることが示されている。

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