CDGS: Confidence-Aware Depth Regularization for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2502.14684v1 📥 PDF

作者: Qilin Zhang, Olaf Wysocki, Steffen Urban, Boris Jutzi

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-02-20

💡 一句话要点

CDGS：提出置信度感知的深度正则化方法，提升3D高斯溅射的几何重建精度。

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

关键词: 3D高斯溅射 深度正则化 几何重建 novel view synthesis 置信度感知

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射在三维重建中几何精度受限，缺乏明确的几何约束是主要挑战。
  2. CDGS利用单目深度估计和SfM深度的置信度图，自适应地调整深度监督，增强几何约束。
  3. 实验表明，CDGS能更早地保留几何细节，提升NVS质量和几何精度，收敛更稳定。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)在 novel view synthesis (NVS) 方面表现出显著优势，尤其是在实现高渲染速度和高质量结果方面。然而，由于优化过程中缺乏明确的几何约束，其在3D重建中的几何精度仍然有限。本文提出了一种置信度感知的深度正则化方法CDGS，旨在增强3DGS。我们利用单目深度估计和稀疏Structure-from-Motion深度的多线索置信度图，自适应地调整优化过程中的深度监督。我们的方法展示了在早期训练阶段改进的几何细节保留，并在NVS质量和几何精度方面实现了有竞争力的性能。在公开的 Tanks and Temples 基准数据集上的实验表明，我们的方法实现了更稳定的收敛行为和更准确的几何重建结果，NVS的PSNR提高了高达2.31 dB，并且在M3C2距离指标中始终具有较低的几何误差。值得注意的是，我们的方法仅用原始3DGS 50% 的训练迭代次数就达到了相当的 F-score。我们期望这项工作将促进高效、准确的3D重建系统的开发，用于数字孪生创建、遗产保护或林业应用等实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法在三维重建中几何精度不足，主要原因是优化过程中缺乏明确的几何约束。这导致重建结果在细节上不够准确，影响了后续的应用。现有方法通常依赖于隐式的几何信息，难以有效控制重建的几何形状。

核心思路：CDGS的核心思路是引入置信度感知的深度正则化，利用单目深度估计和稀疏SfM深度提供的深度信息，并根据其置信度自适应地调整深度监督的强度。通过这种方式，可以在优化过程中显式地引入几何约束，从而提高重建的几何精度。

技术框架：CDGS的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用单目深度估计和SfM方法获取场景的深度信息；2) 构建深度信息的置信度图，评估每个深度值的可靠性；3) 在3D高斯溅射的优化过程中，根据置信度图自适应地调整深度监督的强度；4) 通过优化高斯参数，实现高质量的三维重建。

关键创新：CDGS的关键创新在于置信度感知的深度正则化。与传统的深度监督方法不同，CDGS能够根据深度信息的可靠性自适应地调整监督强度，从而更有效地利用深度信息，避免引入错误的几何约束。这种自适应的深度监督策略能够显著提高重建的几何精度。

关键设计：CDGS的关键设计包括：1) 使用多线索的深度信息来源，包括单目深度估计和SfM深度，以提高深度信息的覆盖范围和准确性；2) 设计置信度评估机制，根据深度估计的不确定性来调整监督强度；3) 将深度正则化项集成到3D高斯溅射的损失函数中，通过优化高斯参数来实现几何约束。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CDGS在Tanks and Temples数据集上取得了显著的性能提升，NVS的PSNR提高了高达2.31 dB，并且在M3C2距离指标中始终具有较低的几何误差。更重要的是，CDGS仅用原始3DGS 50% 的训练迭代次数就达到了相当的 F-score，表明其具有更快的收敛速度和更高的效率。这些实验结果充分证明了CDGS在提高3D高斯溅射几何重建精度方面的有效性。

🎯 应用场景

CDGS在多个领域具有广泛的应用前景，包括数字孪生创建、遗产保护、林业应用等。例如，可以用于快速、准确地重建建筑物、文物或森林的三维模型，为后续的分析、修复或管理提供支持。此外，CDGS还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，提高环境感知的准确性和可靠性。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has shown significant advantages in novel view synthesis (NVS), particularly in achieving high rendering speeds and high-quality results. However, its geometric accuracy in 3D reconstruction remains limited due to the lack of explicit geometric constraints during optimization. This paper introduces CDGS, a confidence-aware depth regularization approach developed to enhance 3DGS. We leverage multi-cue confidence maps of monocular depth estimation and sparse Structure-from-Motion depth to adaptively adjust depth supervision during the optimization process. Our method demonstrates improved geometric detail preservation in early training stages and achieves competitive performance in both NVS quality and geometric accuracy. Experiments on the publicly available Tanks and Temples benchmark dataset show that our method achieves more stable convergence behavior and more accurate geometric reconstruction results, with improvements of up to 2.31 dB in PSNR for NVS and consistently lower geometric errors in M3C2 distance metrics. Notably, our method reaches comparable F-scores to the original 3DGS with only 50% of the training iterations. We expect this work will facilitate the development of efficient and accurate 3D reconstruction systems for real-world applications such as digital twin creation, heritage preservation, or forestry applications.