Omni-Scene: Omni-Gaussian Representation for Ego-Centric Sparse-View Scene Reconstruction
作者: Dongxu Wei, Zhiqi Li, Peidong Liu
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-12-09 (更新: 2025-02-27)
备注: Accepted by CVPR2025
💡 一句话要点
提出Omni-Gaussian表示，解决ego-centric稀疏视角场景重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 场景重建 稀疏视角 ego-centric Omni-Gaussian 自动驾驶
📋 核心要点
- 现有基于像素的高斯表示方法在稀疏视角重建中依赖跨视角重叠，易受遮挡和截断影响。
- 论文提出Omni-Gaussian表示，并设计定制网络，旨在结合不同表示的优势，克服现有方法的局限性。
- 实验结果表明，该方法在ego-centric重建中显著优于现有方法，并在scene-centric重建中达到可比性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于Omni-Gaussian表示的方法，用于解决ego-centric稀疏视角场景重建问题。现有的基于像素高斯表示的方法在feed-forward稀疏视角重建中表现出了一定的有效性。然而，这种表示需要跨视角重叠才能进行准确的深度估计，并且受到物体遮挡和视锥截断的挑战。因此，这些方法需要以场景为中心的数据采集，以保持跨视角重叠和完整的场景可见性，从而避免遮挡和截断，这限制了它们在以场景为中心的重建中的适用性。相比之下，在自动驾驶场景中，一种更实用的范例是以自我为中心的重建，其特点是最小的跨视角重叠以及频繁的遮挡和截断。像素表示的局限性阻碍了现有工作在该任务中的应用。鉴于此，本文深入分析了不同的表示方法，并引入了Omni-Gaussian表示，通过定制的网络设计来互补它们的优势并减轻它们的缺点。实验表明，我们的方法在以自我为中心的重建中显著优于最先进的方法pixelSplat和MVSplat，并且在以场景为中心的重建中实现了与先前工作相当的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决ego-centric（以自我为中心）视角下的稀疏视角场景重建问题。现有基于像素的高斯表示方法，如pixelSplat和MVSplat，在scene-centric（以场景为中心）重建中表现良好，但依赖于跨视角重叠以进行准确的深度估计。在ego-centric场景中，由于视角稀疏、遮挡频繁和视锥截断严重，跨视角重叠不足，导致现有方法性能显著下降。
核心思路：论文的核心思路是设计一种新的场景表示方法，即Omni-Gaussian表示，以克服像素表示在ego-centric场景下的局限性。Omni-Gaussian旨在更好地处理稀疏视角、遮挡和截断问题，从而提高ego-centric场景重建的质量和鲁棒性。这种表示方法的设计目标是减少对跨视角重叠的依赖，并更好地利用有限的视角信息。
技术框架：论文提出的方法包含以下主要模块：1) 特征提取模块：从稀疏的输入图像中提取特征。2) Omni-Gaussian生成模块：基于提取的特征生成Omni-Gaussian表示。3) 场景重建模块：利用Omni-Gaussian表示进行场景重建。具体流程是，首先利用神经网络从输入图像中提取特征，然后将这些特征用于初始化和优化Omni-Gaussian参数，最后使用渲染技术将Omni-Gaussian表示转换为三维场景。
关键创新：论文的关键创新在于Omni-Gaussian表示。与传统的像素表示相比，Omni-Gaussian表示具有更强的表达能力和更好的鲁棒性，能够更好地处理稀疏视角、遮挡和截断问题。此外，论文还设计了定制的网络结构，以充分利用Omni-Gaussian表示的优势。
关键设计：论文中关于Omni-Gaussian的具体参数设置、损失函数和网络结构等细节未详细描述，属于未知信息。但可以推测，Omni-Gaussian的参数可能包括位置、尺度、旋转和颜色等，损失函数可能包括重建损失、正则化损失等，网络结构可能包含多个卷积层和全连接层。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在ego-centric重建任务中显著优于state-of-the-art方法pixelSplat和MVSplat。虽然具体性能数据未知，但摘要明确指出是“显著优于”。同时，该方法在scene-centric重建任务中取得了与现有方法相当的性能，表明其具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在自动驾驶中，ego-centric场景重建对于环境感知至关重要，可以帮助车辆更好地理解周围环境，从而提高驾驶安全性。在机器人导航中，该方法可以用于构建机器人的环境地图，帮助机器人进行路径规划和避障。在增强现实中，该方法可以用于将虚拟物体与真实场景进行融合，提供更逼真的增强现实体验。
📄 摘要（原文）
Prior works employing pixel-based Gaussian representation have demonstrated efficacy in feed-forward sparse-view reconstruction. However, such representation necessitates cross-view overlap for accurate depth estimation, and is challenged by object occlusions and frustum truncations. As a result, these methods require scene-centric data acquisition to maintain cross-view overlap and complete scene visibility to circumvent occlusions and truncations, which limits their applicability to scene-centric reconstruction. In contrast, in autonomous driving scenarios, a more practical paradigm is ego-centric reconstruction, which is characterized by minimal cross-view overlap and frequent occlusions and truncations. The limitations of pixel-based representation thus hinder the utility of prior works in this task. In light of this, this paper conducts an in-depth analysis of different representations, and introduces Omni-Gaussian representation with tailored network design to complement their strengths and mitigate their drawbacks. Experiments show that our method significantly surpasses state-of-the-art methods, pixelSplat and MVSplat, in ego-centric reconstruction, and achieves comparable performance to prior works in scene-centric reconstruction.