Seg-Wild: Interactive Segmentation based on 3D Gaussian Splatting for Unconstrained Image Collections

📄 arXiv: 2507.07395v1 📥 PDF

作者: Yongtang Bao, Chengjie Tang, Yuze Wang, Haojie Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Seg-Wild：基于3D高斯溅射的交互式分割方法，适用于无约束图像集

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

关键词: 3D高斯溅射 交互式分割 无约束图像集 场景重建 特征嵌入

📋 核心要点

  1. 现有分割方法难以处理无约束图像集中光照不一致和瞬态遮挡问题，导致分割效果不佳。
  2. Seg-Wild通过3D高斯溅射和特征嵌入，实现了在3D场景中的交互式分割，有效应对光照和遮挡挑战。
  3. 实验结果表明，Seg-Wild在分割质量和重建质量上均优于现有方法，并在自建基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Seg-Wild的交互式分割方法，该方法基于3D高斯溅射，专为处理来自互联网的无约束照片集而设计。与精心拍摄的照片集相比，无约束图像集更容易获取，但同时也面临着光照不一致和瞬态遮挡等问题，这给分割带来了挑战。以往的分割方法无法有效处理瞬态遮挡或准确恢复场景的光照条件。Seg-Wild通过为每个3D高斯引入多维特征嵌入，并计算特征嵌入与分割目标之间的特征相似性，从而在3D场景中实现交互式分割。此外，我们还引入了尖峰3D高斯切割器（SGC）来平滑异常的3D高斯。通过将3D高斯投影到2D平面上，并使用SAM掩码计算需要切割的3D高斯比例。我们还设计了一个基准来评估野外场景中的分割质量。实验结果表明，与以往的方法相比，Seg-Wild实现了更好的分割结果和重建质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从无约束图像集中进行场景重建和分割的问题。现有方法在处理此类图像时，由于光照不一致和瞬态遮挡，分割精度较低，且难以准确恢复场景光照条件。这些问题限制了从互联网等渠道获取的图像数据的应用。

核心思路：论文的核心思路是将场景表示为3D高斯溅射，并为每个高斯引入多维特征嵌入。通过计算特征嵌入与用户指定的分割目标之间的相似性，实现交互式分割。这种方法能够更好地处理光照变化和遮挡，提高分割精度。

技术框架：Seg-Wild的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用3D高斯溅射重建场景；2) 为每个3D高斯添加多维特征嵌入；3) 用户通过交互指定分割目标；4) 计算特征相似性，进行分割；5) 使用尖峰3D高斯切割器（SGC）平滑异常高斯。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将3D高斯溅射应用于无约束图像集的分割任务；2) 引入多维特征嵌入，增强了对光照和遮挡的鲁棒性；3) 提出了尖峰3D高斯切割器（SGC），用于平滑异常高斯，提高分割质量。

关键设计：SGC的关键设计在于，首先将3D高斯投影到2D平面上，然后利用SAM（Segment Anything Model）生成的掩码，计算需要切割的3D高斯比例。具体而言，计算公式未知，但其核心思想是根据SAM的分割结果，自适应地调整3D高斯的形状，从而去除异常高斯，提高分割精度。损失函数和网络结构等其他技术细节在论文中未明确说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Seg-Wild在无约束图像集的分割任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，Seg-Wild在分割质量和重建质量上均有提高。此外，论文还设计了一个新的基准来评估野外场景中的分割质量，并在该基准上验证了Seg-Wild的有效性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需查阅原文。

🎯 应用场景

Seg-Wild具有广泛的应用前景，例如在虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域，可以用于场景理解和物体识别。该方法能够处理从互联网等渠道获取的图像数据，降低了数据获取的成本，具有重要的实际应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到视频分割、动态场景重建等任务。

📄 摘要（原文）

Reconstructing and segmenting scenes from unconstrained photo collections obtained from the Internet is a novel but challenging task. Unconstrained photo collections are easier to get than well-captured photo collections. These unconstrained images suffer from inconsistent lighting and transient occlusions, which makes segmentation challenging. Previous segmentation methods cannot address transient occlusions or accurately restore the scene's lighting conditions. Therefore, we propose Seg-Wild, an interactive segmentation method based on 3D Gaussian Splatting for unconstrained image collections, suitable for in-the-wild scenes. We integrate multi-dimensional feature embeddings for each 3D Gaussian and calculate the feature similarity between the feature embeddings and the segmentation target to achieve interactive segmentation in the 3D scene. Additionally, we introduce the Spiky 3D Gaussian Cutter (SGC) to smooth abnormal 3D Gaussians. We project the 3D Gaussians onto a 2D plane and calculate the ratio of 3D Gaussians that need to be cut using the SAM mask. We also designed a benchmark to evaluate segmentation quality in in-the-wild scenes. Experimental results demonstrate that compared to previous methods, Seg-Wild achieves better segmentation results and reconstruction quality. Our code will be available at https://github.com/Sugar0725/Seg-Wild.