論文の概要: GS4City: Hierarchical Semantic Gaussian Splatting via City-Model Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11401v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 12:42:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.536614
- Title: GS4City: Hierarchical Semantic Gaussian Splatting via City-Model Priors
- Title（参考訳）: GS4City: 都市モデルプライオリティによる階層型セマンティックガウススプラッティング
- Authors: Qilin Zhang, Jinyu Zhu, Olaf Wysocki, Benjamin Busam, Boris Jutzi,
- Abstract要約: 本稿では,都市景観理解のための都市モデル先行手法を組み込んだ階層型意味的ガウス分割手法GS4Cityを提案する。
GS4Cityは、2パスのレイキャストを通じて、Level of Detail 3 CityGMLモデルから信頼できる画像整列マスクを導出する。
その後、これらの幾何学的基底マスクと基礎モデル予測を融合させ、シーン一貫性のあるインスタンス対応を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.77168114492861
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent semantic 3D Gaussian Splatting (3DGS) methods primarily rely on 2D foundation models, often yielding ambiguous boundaries and limited support for structured urban semantics. While city models such as CityGML encode hierarchically organized semantics together with building geometry, these labels cannot be directly mapped to Gaussian primitives. We present GS4City, a hierarchical semantic Gaussian Splatting method that incorporates city-model priors for urban scene understanding. GS4City derives reliable image-aligned masks from Level of Detail (LoD) 3 CityGML models via two-pass raycasting, explicitly using parent-child relations to validate and recover fine-grained facade elements. It then fuses these geometry-grounded masks with foundation-model predictions to establish scene-consistent instance correspondences, and learns a compact identity encoding for each Gaussian under joint 2D identity supervision and 3D spatial regularization. Experiments on the TUM2TWIN and Gold Coast datasets show that GS4City effectively incorporates structured building semantics into Gaussian scene representations, outperforming existing 2D-driven semantic 3DGS baselines, including LangSplat and Gaga, by up to 15.8 IoU points in coarse building segmentation and 14.2 mIoU points in fine-grained semantic segmentation. By bridging structured city models and photorealistic Gaussian scene representations, GS4City enables semantically queryable and structure-aware urban reconstruction. Code is available at https://github.com/Jinyzzz/GS4City.
- Abstract（参考訳）: 最近のセマンティック3Dガウススプラッティング(3DGS)法は主に2次元基礎モデルに依存しており、しばしば曖昧な境界と構造的都市セマンティクスの限定的なサポートをもたらす。
CityGMLのような都市モデルは階層的に整理された意味論を構造幾何学と共に符号化するが、これらのラベルはガウス原始言語に直接マッピングすることはできない。
本稿では,都市景観理解のための都市モデル先行手法を組み込んだ階層型意味的ガウス分割手法GS4Cityを提案する。
GS4Cityはレベル・オブ・ディーテール(LoD)3のCityGMLモデルから2パスのレイキャストを通じて信頼性の高い画像整列マスクを導出し、親子関係を用いてきめ細かいファサード要素の検証と復元を行う。
次に、これらの幾何学的グラウンドマスクを基礎モデル予測と融合させ、シーン一貫性のあるインスタンス対応を確立するとともに、共同2次元アイデンティティ管理と3次元空間正規化の下で各ガウスのコンパクトなアイデンティティエンコーディングを学習する。
TUM2TWINとゴールドコーストデータセットの実験により、GS4Cityは構造的ビルディングセマンティクスをガウスのシーン表現に効果的に組み込んでおり、LangSplatやGagaを含む既存の2次元駆動セマンティクス3DGSベースラインよりも、粗いビルディングセグメンテーションにおける15.8IoUポイント、きめ細かいセマンティクスセグメンテーションにおける14.2mIoUポイントよりも優れていることが示された。
構造化された都市モデルとフォトリアリスティックなガウスのシーン表現をブリッジすることで、GS4Cityは意味的にクエリ可能で、構造を意識した都市再建を可能にする。
コードはhttps://github.com/Jinyzzz/GS4Cityで入手できる。
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