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北航、东京大学等发布CoR-GS!协同正则化3DGS,无真值评价重建质量!
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3D高斯泼溅( 3DGS )创建了一个由3D高斯组成的辐射场来表示场景。在训练视图稀疏的情况下,3DGS容易出现过拟合现象,影响重建质量。本文提出了一种新的协同正则化视角来改进稀疏视角3DGS。在训练具有相同场景稀疏视图的两个三维高斯辐射场时,我们观察到这两个辐射场表现出点不一致和渲染不一致,可以无监督地预测重建质量,这源于致密化中的采样实现。我们进一步通过评估高斯点表示之间的配准和计算其渲染像素的差异来量化点不一致和渲染不一致。在研究的基础上,我们提出了CoR - GS,它根据两个不一致来识别和抑制不准确的重建:( i ) Co -剪枝考虑了在不准确位置上表现出高点不一致的高斯,并对其进行剪枝。( ii )伪视图协同正则化考虑了表现出高渲染不一致性的像素被不准确地渲染并抑制了不一致性。在LLFF、Mip - NeRF360、DTU和Blender数据集上的实验结果表明,CoR - GS有效地规则化了场景几何结构,重建了紧凑的表示,并在稀疏训练视图下获得了最新的视图合成质量。 文章名称:【CoR-GS: Sparse-View 3D Gaussian Splatting via Co-Regularization】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2405.12110 项目主页: https://jiaw-z.github.io/CoR-GS/
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