Fugu-MT 論文翻訳(概要): VG3T: Visual Geometry Grounded Gaussian Transformer

論文の概要: VG3T: Visual Geometry Grounded Gaussian Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05988v1
Date: Fri, 28 Nov 2025 07:27:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.498472
Title: VG3T: Visual Geometry Grounded Gaussian Transformer
Title（参考訳）: VG3T:ビジュアル幾何学接地ガウス変換器
Authors: Junho Kim, Seongwon Lee,
Abstract要約: VG3Tは、新しい多視点フィードフォワードネットワークであり、3Dガウス表現を介して3Dセマンティック占有を予測している。従来のnuScenesベンチマークよりもプリミティブが46%少ないのに対して、mIoUは1.7%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.15986152198467
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generating a coherent 3D scene representation from multi-view images is a fundamental yet challenging task. Existing methods often struggle with multi-view fusion, leading to fragmented 3D representations and sub-optimal performance. To address this, we introduce VG3T, a novel multi-view feed-forward network that predicts a 3D semantic occupancy via a 3D Gaussian representation. Unlike prior methods that infer Gaussians from single-view images, our model directly predicts a set of semantically attributed Gaussians in a joint, multi-view fashion. This novel approach overcomes the fragmentation and inconsistency inherent in view-by-view processing, offering a unified paradigm to represent both geometry and semantics. We also introduce two key components, Grid-Based Sampling and Positional Refinement, to mitigate the distance-dependent density bias common in pixel-aligned Gaussian initialization methods. Our VG3T shows a notable 1.7%p improvement in mIoU while using 46% fewer primitives than the previous state-of-the-art on the nuScenes benchmark, highlighting its superior efficiency and performance.
Abstract（参考訳）: 多視点画像からコヒーレントな3Dシーン表現を生成することは、基本的な課題である。既存の方法は多視点融合に苦しむことが多く、断片化された3D表現と準最適性能に繋がる。そこで本研究では,VG3Tを提案する。VG3Tは,3次元ガウス表現による3次元セマンティック占有の予測を行う,新しいマルチビューフィードフォワードネットワークである。単一視点画像からガウスを推定する従来の手法とは異なり、我々のモデルは連続した多視点で意味論的に属性付けられたガウスの集合を直接予測する。この新しいアプローチはビュー・バイ・ビュー処理に固有の断片化と矛盾を克服し、幾何学と意味論の両方を表現する統一されたパラダイムを提供する。また,Grid-Based Smpling と positional Refinement という2つの重要な要素を導入し,画素配向ガウス初期化法に共通する距離依存密度バイアスを緩和する。我々のVG3Tは、mIoUが1.7%改善されているのに対して、従来のnuScenesベンチマークよりもプリミティブが46%少ないことを示し、その優れた効率と性能を強調しています。

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