論文の概要: Semantic Foam: Unifying Spatial and Semantic Scene Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26262v2
• Date: Fri, 01 May 2026 06:13:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 13:37:10.921269
• Title: Semantic Foam: Unifying Spatial and Semantic Scene Decomposition
• Title（参考訳）: セマンティック・フォーム:空間とセマンティック・シーンの複合化
• Authors: Amr Sharafeldin, Shrisudhan Govindarajan, Thomas Walker, Aryan Mikaeili, Daniel Rebain, Kwang Moo Yi, Andrea Tagliasacchi,
• Abstract要約: 我々はSemantic Foamを導入し、最近提案されたRadiant Foam表現を意味分解タスクに拡張する。 提案手法は,Radiant Foam's Voronoi メッシュの自然体積分解とセルレベルでパラメータ化された明示的な意味的特徴場を統合する。 実験の結果,ガウスグループやSAGAのような最先端の手法と比較して,オブジェクトレベルのセグメンテーション性能が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.873957037866965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern scene reconstruction methods, such as 3D Gaussian Splatting, deliver photo-realistic novel view synthesis at real-time speeds, yet their adoption in interactive graphics applications has been limited. A major bottleneck is the difficulty of interacting with these representations compared to traditional, human-authored 3D assets. While previous research has attempted to impose semantic decomposition on these models, significant challenges remain regarding segmentation quality and consistency. To address this, we introduce Semantic Foam, extending the recently proposed Radiant Foam representations to semantic decomposition tasks. Our approach integrates the natural spatial volumetric decomposition of Radiant Foam's Voronoi mesh with an explicit semantic feature field parameterized at the cell level. This explicit structure enables direct spatial regularization, which prevents artifacts caused by occlusion or inconsistent supervision across views - common pitfalls for other point-based representations. Experimental results show that our method achieves superior object-level segmentation performance compared to state-of-the-art methods like Gaussian Grouping and SAGA.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingのような現代のシーン再構成手法は、リアルタイムに写真リアリスティックな新しいビュー合成を提供するが、インタラクティブなグラフィックアプリケーションでは採用が限られている。 主なボトルネックは、従来の人間による3Dアセットと比較して、これらの表現と対話することの難しさである。 以前の研究ではこれらのモデルに意味論的分解を課す試みがあったが、セグメンテーションの品質と一貫性に関して重要な課題が残っている。 そこで本研究では,最近提案されたRadiant Foam表現を意味分解タスクに拡張したSemantic Foamを紹介する。 提案手法は,Radiant Foam's Voronoi メッシュの自然空間体積分解とセルレベルでパラメータ化された明示的意味的特徴場を統合する。 この明示的な構造は、直接的な空間規則化を可能にし、他の点ベースの表現に共通する落とし穴である、ビュー間の閉塞や一貫性のない監視によって生じるアーティファクトを防止する。 実験の結果,ガウスグループやSAGAのような最先端の手法と比較して,オブジェクトレベルのセグメンテーション性能が優れていることがわかった。

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