Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeoSVR: Taming Sparse Voxels for Geometrically Accurate Surface Reconstruction

論文の概要: GeoSVR: Taming Sparse Voxels for Geometrically Accurate Surface Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18090v2
Date: Fri, 07 Nov 2025 09:13:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-10 14:53:49.47676
Title: GeoSVR: Taming Sparse Voxels for Geometrically Accurate Surface Reconstruction
Title（参考訳）: GeoSVR:幾何学的に正確な表面再構成のためのスパースボクセルのモデリング
Authors: Jiahe Li, Jiawei Zhang, Youmin Zhang, Xiao Bai, Jin Zheng, Xiaohan Yu, Lin Gu,
Abstract要約: GeoSVRは透明なボクセルベースのフレームワークで、スパースボクセルの未解明の可能性を探求し、拡張し、精密で詳細かつ完全な表面再構成を実現する。 Sparse Voxel Surface Regularizationは、小さなボクセルの幾何学的整合性を高め、鋭く正確な表面のボクセルベースの形成を促進するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.39368079247518
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reconstructing accurate surfaces with radiance fields has achieved remarkable progress in recent years. However, prevailing approaches, primarily based on Gaussian Splatting, are increasingly constrained by representational bottlenecks. In this paper, we introduce GeoSVR, an explicit voxel-based framework that explores and extends the under-investigated potential of sparse voxels for achieving accurate, detailed, and complete surface reconstruction. As strengths, sparse voxels support preserving the coverage completeness and geometric clarity, while corresponding challenges also arise from absent scene constraints and locality in surface refinement. To ensure correct scene convergence, we first propose a Voxel-Uncertainty Depth Constraint that maximizes the effect of monocular depth cues while presenting a voxel-oriented uncertainty to avoid quality degradation, enabling effective and robust scene constraints yet preserving highly accurate geometries. Subsequently, Sparse Voxel Surface Regularization is designed to enhance geometric consistency for tiny voxels and facilitate the voxel-based formation of sharp and accurate surfaces. Extensive experiments demonstrate our superior performance compared to existing methods across diverse challenging scenarios, excelling in geometric accuracy, detail preservation, and reconstruction completeness while maintaining high efficiency. Code is available at https://github.com/Fictionarry/GeoSVR.
Abstract（参考訳）: 近年,放射場による正確な表面の再構成は顕著な進歩を遂げている。しかし、主にガウススプラッティングに基づく一般的なアプローチは、表現的ボトルネックによってますます制約される。本稿では, 精密かつ詳細かつ完全な表面再構成を実現するために, スパースボクセルの潜在能力を探索し, 拡張する, 明示的なボクセルベースフレームワークであるGeoSVRを紹介する。強度として、スパースボクセルはカバー完全性と幾何学的明快性を維持するのをサポートするが、それに対応する課題は、シーンの制約や表面改質の局所性から生じる。まず, ボクセルを指向した不確実性を示しながら, 品質劣化を回避し, 高精度なジオメトリーを保ちながら, 効果的で堅牢なシーン制約を実現することを目的として, 単眼深度キューの効果を最大化するボクセル不確実性深さ制約を提案する。その後、スパースボクセル表面規則化は、小さなボクセルの幾何学的整合性を高め、鋭く正確な表面のボクセルベースの形成を促進するように設計されている。高効率を維持しつつ, 幾何的精度, 詳細保存, 復元完全性に優れ, 様々な難解なシナリオにまたがる既存手法と比較して, 優れた性能を実証した。コードはhttps://github.com/Fictionarry/GeoSVRで入手できる。

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