T-3DGS: Removing Transient Objects for 3D Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2412.00155v2 📥 PDF

作者: Alexander Markin, Vadim Pryadilshchikov, Artem Komarichev, Ruslan Rakhimov, Peter Wonka, Evgeny Burnaev

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-29 (更新: 2025-03-08)

备注: Project website at https://transient-3dgs.github.io/

💡 一句话要点

T-3DGS：提出一种移除瞬态对象的3D场景重建方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景重建 瞬态对象移除 高斯溅射 无监督学习 动态场景 视频序列 目标跟踪

📋 核心要点

  1. 现有3D重建方法易受视频中瞬态对象干扰，导致重建质量下降，难以应用于动态场景。
  2. T-3DGS利用瞬态对象与静态场景元素在训练动态上的差异，通过无监督学习区分二者。
  3. 结合分割与双向跟踪模块，T-3DGS进一步提升了瞬态对象检测的边界精度和时间一致性。

📝 摘要（中文）

视频序列中的瞬态对象会显著降低3D场景重建的质量。为了解决这个问题，我们提出了T-3DGS，这是一个新颖的框架，它在利用高斯溅射进行3D重建的过程中，能够稳健地过滤掉瞬态干扰物。我们的框架包含两个步骤。首先，我们采用一个无监督分类网络，通过利用瞬态对象和静态场景元素在重建过程中不同的训练动态来区分它们。其次，我们通过将一个现成的分割方法与一个双向跟踪模块集成，来细化这些初始检测结果，从而提高边界精度和时间一致性。在稀疏和密集捕获的视频数据集上的评估表明，T-3DGS明显优于最先进的方法，从而能够在具有挑战性的真实场景中实现高保真度的3D重建。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D场景重建中，由于视频序列中存在瞬态对象（如行人、车辆等）而导致的重建质量下降问题。现有方法难以有效区分和移除这些瞬态对象，导致重建结果中出现伪影和失真，影响了重建的准确性和完整性。

核心思路：论文的核心思路是利用瞬态对象和静态场景元素在3D重建过程中的训练动态差异。瞬态对象由于其运动和遮挡，在重建过程中通常表现出不稳定的训练模式。通过分析这种训练动态，可以区分出瞬态对象并将其过滤掉。

技术框架：T-3DGS框架包含两个主要阶段：1) 瞬态对象检测：使用无监督分类网络，基于训练动态区分瞬态对象和静态场景元素。该网络以高斯溅射的训练过程为输入，学习区分不同类型的对象。2) 检测结果优化：将初始检测结果与现成的分割方法以及双向跟踪模块相结合，以提高边界精度和时间一致性。分割方法用于精细化边界，双向跟踪模块则确保时间上的连贯性。

关键创新：该方法的核心创新在于利用了3D重建过程中训练动态的差异来进行瞬态对象的检测。与传统的基于几何或外观特征的方法不同，T-3DGS直接从重建过程本身学习区分瞬态对象，从而更加鲁棒和有效。此外，结合分割和双向跟踪模块进一步提升了检测的精度和稳定性。

关键设计：无监督分类网络的具体结构未知，但其输入是高斯溅射的训练过程数据，输出是每个高斯溅射点属于瞬态对象的概率。损失函数的设计目标是最大化瞬态对象和静态场景元素之间的训练动态差异。双向跟踪模块的具体实现方式未知，但其目标是确保检测结果在时间上的连贯性，减少噪声和抖动。分割方法采用的是现成的分割模型，具体选择未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个数据集上进行了实验，结果表明T-3DGS显著优于现有方法。具体性能数据未知，但摘要中提到T-3DGS能够在具有挑战性的真实场景中实现高保真度的3D重建。通过移除瞬态对象，T-3DGS能够减少重建结果中的伪影和失真，提高重建的准确性和完整性。与state-of-the-art方法相比，T-3DGS在重建质量上有显著提升。

🎯 应用场景

T-3DGS可应用于自动驾驶、机器人导航、城市建模等领域。在这些场景中，动态环境中的瞬态对象会影响感知系统的准确性。通过移除这些对象，T-3DGS可以提高3D场景重建的质量，从而提升相关应用系统的性能和可靠性。未来，该技术还可扩展到增强现实、虚拟现实等领域，提供更真实、稳定的3D体验。

📄 摘要（原文）

Transient objects in video sequences can significantly degrade the quality of 3D scene reconstructions. To address this challenge, we propose T-3DGS, a novel framework that robustly filters out transient distractors during 3D reconstruction using Gaussian Splatting. Our framework consists of two steps. First, we employ an unsupervised classification network that distinguishes transient objects from static scene elements by leveraging their distinct training dynamics within the reconstruction process. Second, we refine these initial detections by integrating an off-the-shelf segmentation method with a bidirectional tracking module, which together enhance boundary accuracy and temporal coherence. Evaluations on both sparsely and densely captured video datasets demonstrate that T-3DGS significantly outperforms state-of-the-art approaches, enabling high-fidelity 3D reconstructions in challenging, real-world scenarios.