論文の概要: 3DGS-HPC: Distractor-free 3D Gaussian Splatting with Hybrid Patch-wise Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07587v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 11:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.891649
• Title: 3DGS-HPC: Distractor-free 3D Gaussian Splatting with Hybrid Patch-wise Classification
• Title（参考訳）: 3DGS-HPC:ハイブリッドパッチワイド分類によるディトラクタフリー3次元ガウス平滑化
• Authors: Jiahao Chen, Yipeng Qin, Ganlong Zhao, Xin Li, Wenping Wang, Guanbin Li,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は新規なビュー合成と3Dシーン再構成において顕著な性能を示した。 その品質は、移動物体や様々な影など、過渡的な気晴らしによって、現実世界の環境において劣化することが多い。 既存の方法は、事前訓練された視覚モデルから抽出されたセマンティックな手がかりに頼り、これらの障害を識別し、抑制する。 本稿では,2つの相補的原理を組み合わせることで,これらの制約を回避するフレームワークである3DGS-HPCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.43401018217367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated remarkable performance in novel view synthesis and 3D scene reconstruction, yet its quality often degrades in real-world environments due to transient distractors, such as moving objects and varying shadows. Existing methods commonly rely on semantic cues extracted from pre-trained vision models to identify and suppress these distractors, but such semantics are misaligned with the binary distinction between static and transient regions and remain fragile under the appearance perturbations introduced during 3DGS optimization. We propose 3DGS-HPC, a framework that circumvents these limitations by combining two complementary principles: a patch-wise classification strategy that leverages local spatial consistency for robust region-level decisions, and a hybrid classification metric that adaptively integrates photometric and perceptual cues for more reliable separation. Extensive experiments demonstrate the superiority and robustness of our method in mitigating distractors to improve 3DGS-based novel view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成と3Dシーン再構成において顕著な性能を示したが、その品質は、移動物体や様々な影などの過渡的障害により、現実の環境において劣化することが多い。 既存の手法は、トレーニング済みの視覚モデルから抽出した意味的手がかりに頼り、これらの障害を識別し、抑制するが、そのような意味論は静的領域と過渡領域のバイナリな区別と不一致であり、3DGS最適化時に導入された外観摂動の下でも脆弱である。 本稿では3DGS-HPCを提案する。これは2つの相補的な原則を組み合わせることでこれらの制約を回避するフレームワークで、ロバストな領域レベルの決定に局所的な空間整合性を利用するパッチワイズ分類戦略と、より信頼性の高い分離のために光メトリックと知覚的手がかりを適応的に統合するハイブリッド分類指標を提案する。 広汎な実験により、3DGSに基づく新規ビュー合成を改善するために, トラクタを緩和する手法の優位性とロバスト性を実証した。

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