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insight - 電腦視覺 - # 三維場景重建

基於脈衝神經元的 Gaussian Splatting:透過抑制低透明度部分實現高精度、低成本的表面重建


Core Concepts
本文提出了一種基於脈衝神經元的 Gaussian Splatting 方法 (Spiking GS),透過抑制場景中低透明度部分 (LOPs) 的整合,實現更高效、更精確的三維場景表面重建。
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研究背景 從多視角 RGB 圖像重建三維場景表面是計算機圖形學和視覺領域的一項挑戰性任務。 基於神經輻射場 (NeRF) 的方法雖然可以從隱式表示中提取幾何信息,但訓練時間長,限制了其應用場景。 三維高斯散佈 (3DGS) 在三維重建方面速度極快,但重建結果存在偏差,且在存儲和訓練方面效率低下。 研究問題 現有 3DGS 方法生成的結果中普遍存在低透明度部分 (LOPs) 的問題。 LOPs 的整合導致表面重建偏差和優化成本高。 研究方法 本文提出了一種基於脈衝神經元的 Gaussian Splatting 方法 (Spiking GS),透過抑制場景中低透明度部分 (LOPs) 的整合,實現更高效、更精確的三維場景表面重建。 Spiking GS 主要包含以下兩個創新點: 全局 FIF 神經元:應用於高斯透明度 α,透過學習一個共享的閾值來有效減少低透明度高斯 (LOGs) 的數量。 局部 FIF 神經元:應用於每個高斯表示函數,透過引入不連續性來減少高斯低透明度尾部 (LOTs) 在 3DGS 整合中的貢獻。 此外,Spiking GS 還採用了以下優化策略: 基於尺度的複製:在遮擋或稀疏觀測區域複製高斯,以彌補缺失的幾何信息。 正則化損失:包括閾值損失、尺度損失、深度失真損失、法線損失和總方差損失,以進一步提高重建精度。 實驗結果 在 NeRF-Synthetic、Dex-NeRF 和 DTU 等主流數據集上進行了實驗,結果表明 Spiking GS 在高斯數量更少的情況下,實現了與其他方法相當或更優的重建精度,並顯著優於其他方法在半透明場景下的性能。 Spiking GS 不依賴於任何來自預先訓練的幾何(深度或法線)估計模型的先驗信息。 研究結論 Spiking GS 透過減少 LOPs 的數量,有效提高了表面重建的精度和效率。 Spiking GS 在各種數據集上表現出穩健的性能,尤其是在具有半透明物體的場景中。 研究局限與未來方向 Spiking GS 在盲點區域的重建表面存在較大偏差,需要額外的幾何先驗信息。 由於網格提取方法的固有缺陷,高頻細節(例如非常薄的結構)難以重建。 雖然減少 LOPs 的數量通常可以提高表面重建的精度,但並非絕對如此。
Stats
Spiking GS 在 NeRF-Synthetic 數據集上使用的高斯數量比 2DGS 方法少近一半,在 Dex-NeRF 數據集上使用的高斯數量比 2DGS 方法少五倍。 在 NeRF-Synthetic 數據集上,Spiking GS 的平均 Chamfer 距離為 0.87 × 10−2,優於其他所有基於高斯的表面重建方法。

Deeper Inquiries

如何將 Spiking GS 應用於更複雜、更大規模的場景重建?

將 Spiking GS 應用於更複雜、更大規模的場景重建需要克服以下挑戰: 計算複雜度: 隨著場景規模和複雜度的增加,所需的 Gaussian 數量也會急劇增加,導致計算和記憶體成本過高。 遮擋和稀疏視圖: 大規模場景中,遮擋和稀疏視圖問題更加嚴重,難以準確重建被遮擋或觀測不足的區域。 場景分割和分層表示: 對於複雜場景,單一 Gaussian 集合難以有效地表示所有細節,需要考慮場景分割和分層表示。 以下是一些可能的解決方案: 高效的 Gaussian 表示和壓縮: 採用更緊湊的 Gaussian 表示方法,例如使用神經網路編碼 Gaussian 參數,或使用量化和剪枝技術壓縮 Gaussian 集合。 分層場景表示: 將場景分解成多個層次,每個層次使用不同分辨率的 Gaussian 集合表示,可以有效降低計算複雜度。 基於區域的 Gaussian 分配: 根據場景內容和視圖重要性,自適應地分配 Gaussian 密度,將更多 Gaussian 集中在重要的區域。 結合深度學習技術: 利用深度學習技術,例如語義分割和深度估計,為 Gaussian 分配和參數優化提供額外指導。

如果場景中存在大量半透明物體,Spiking GS 的性能是否會受到影響?

Spiking GS 在處理半透明物體方面具有優勢,因為它可以有效減少低透明度部分 (LOPs) 的影響。根據論文中的實驗結果,Spiking GS 在包含半透明物體的場景中表現出色,優於其他方法。 這是因為 Spiking GS 中的 FIF 神經元可以自適應地調整 Gaussian 的透明度和形狀,使其更好地適應半透明物體的特性。具體來說: 全局 FIF 神經元: 通過學習一個全局透明度閾值,可以有效地去除場景中透明度較低的 Gaussian,避免它們對半透明物體的重建造成干擾。 局部 FIF 神經元: 通過截斷 Gaussian 的低函數值部分,可以減少 Gaussian 之間的重疊,從而更準確地表示半透明物體的邊界和細節。 然而,如果場景中存在大量高度複雜的半透明物體,例如具有多層次透明度或折射特性的物體,Spiking GS 的性能可能仍然會受到影響。

能否將 Spiking GS 與其他深度學習技術(例如生成對抗網絡)相結合,以進一步提高重建精度和效率?

將 Spiking GS 與其他深度學習技術相結合具有很大潛力,可以進一步提高重建精度和效率。以下是一些可能的結合方式: 生成對抗網路 (GANs): 可以使用 GANs 來學習真實場景的分布,並將其作為先驗知識指導 Spiking GS 的訓練過程。例如,可以使用 GANs 生成更真實的 Gaussian 分布,或使用 GANs 的判別器來評估重建結果的真實性。 語義分割: 可以利用語義分割技術識別場景中的不同物體和材質,並根據其特性調整 Gaussian 的參數。例如,可以根據物體的材質設定不同的透明度閾值,或根據物體的形狀調整 Gaussian 的尺度和旋轉。 深度估計: 可以利用深度估計技術為 Gaussian 的位置提供額外約束,特別是在遮擋和稀疏視圖的情況下。例如,可以使用深度圖來初始化 Gaussian 的位置,或使用深度圖來約束 Gaussian 的移動範圍。 總之,將 Spiking GS 與其他深度學習技術相結合可以充分利用各種技術的優勢,為 3D 場景重建提供更強大的解決方案。
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