Fugu-MT 論文翻訳(概要): Binary-Gaussian: Compact and Progressive Representation for 3D Gaussian Segmentation

論文の概要: Binary-Gaussian: Compact and Progressive Representation for 3D Gaussian Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00944v1
Date: Sun, 30 Nov 2025 15:51:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.510839
Title: Binary-Gaussian: Compact and Progressive Representation for 3D Gaussian Segmentation
Title（参考訳）: Binary-Gaussian:3次元ガウス分割のためのコンパクトでプログレッシブな表現
Authors: An Yang, Chenyu Liu, Jun Du, Jianqing Gao, Jia Pan, Jinshui Hu, Baocai Yin, Bing Yin, Cong Liu,
Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は効率的な3D表現として登場し、セグメンテーションのようなセグメンテーションタスクのための有望な基盤となっている。本稿では,各特徴を2進数対決定写像によって1つの整数に圧縮する,ガウス単位のカテゴリ表現のための粗大なバイナリ符号化方式を提案する。さらに,個別のサブタスクに分割し,クラス間の衝突を減らし,きめ細かいセグメンテーション能力を向上させるプログレッシブトレーニング戦略を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 83.90109373769614
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D Gaussian Splatting (3D-GS) has emerged as an efficient 3D representation and a promising foundation for semantic tasks like segmentation. However, existing 3D-GS-based segmentation methods typically rely on high-dimensional category features, which introduce substantial memory overhead. Moreover, fine-grained segmentation remains challenging due to label space congestion and the lack of stable multi-granularity control mechanisms. To address these limitations, we propose a coarse-to-fine binary encoding scheme for per-Gaussian category representation, which compresses each feature into a single integer via the binary-to-decimal mapping, drastically reducing memory usage. We further design a progressive training strategy that decomposes panoptic segmentation into a series of independent sub-tasks, reducing inter-class conflicts and thereby enhancing fine-grained segmentation capability. Additionally, we fine-tune opacity during segmentation training to address the incompatibility between photometric rendering and semantic segmentation, which often leads to foreground-background confusion. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art segmentation performance while significantly reducing memory consumption and accelerating inference.
Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3D-GS)は効率的な3D表現として登場し、セグメンテーションのようなセグメンテーションタスクのための有望な基盤となっている。しかし、既存の3D-GSベースのセグメンテーション手法は、通常、大きなメモリオーバーヘッドをもたらす高次元のカテゴリ機能に依存している。さらに、ラベル空間の混雑と安定な多粒度制御機構の欠如により、きめ細かなセグメンテーションは依然として困難である。これらの制約に対処するため、ガウス単位のカテゴリ表現のための粗大なバイナリエンコーディング方式を提案し、各特徴を2進数から10進数へのマッピングによって1つの整数に圧縮し、メモリ使用量を劇的に削減する。さらに,個別のサブタスクに分割し,クラス間の衝突を減らし,きめ細かいセグメンテーション能力を向上させるプログレッシブトレーニング戦略を設計する。さらに、セグメンテーショントレーニング中の不透明度を微調整し、フォトメトリックレンダリングとセグメンテーションの不整合に対処する。複数のベンチマーク実験により,提案手法はメモリ消費を大幅に削減し,推論の高速化を図りながら,最先端のセグメンテーション性能を実現することを示した。

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