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Spiking GS는 3D 장면을 구성하는 가우시안 요소 중 저투명도 부분을 효과적으로 제거하여 기존 가우시안 스플래팅 기법의 비효율성과 재구성 오류를 개선하고, 더 적은 계산량으로 더욱 정확한 3D 표면 재구성을 가능하게 한다.
제목: Spiking GS: Towards High-Accuracy and Low-Cost Surface Reconstruction via Spiking Neuron-based Gaussian Splatting
저자: Weixing Zhang, Zongrui Li, De Ma, Huajin Tang, Xudong Jiang, Qian Zheng, Gang Pan
발행일: 2024년 10월 9일
출처: arXiv:2410.07266v1 [cs.CV]
본 연구는 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기반 3D 표면 재구성 기법의 정확도와 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히, 기존 방법에서 발생하는 저투명도 부분(LOP)의 통합으로 인한 비효율성과 재구성 오류를 해결하고자 한다.