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核心概念
本文提出了一種名為 CityGaussianV2 的新型 3D 場景重建方法，該方法以 2D Gaussian Splatting (2DGS) 為基礎，通過解決其在收斂速度和可擴展性方面的問題，實現了對大規模場景的高效且幾何準確的重建。
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CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes
論文信息：
Liu, Y., Luo, C., Mao, Z., Peng, J., & Zhang, Z. (2024). CityGaussianV2: Efficient and Geometrically Accurate Reconstruction for Large-Scale Scenes. arXiv preprint arXiv:2411.00771v1.
研究目標：
本研究旨在解決現有基於 3D Gaussian Splatting (3DGS) 的三維場景重建方法在大規模場景下遇到的幾何精度和效率方面的挑戰，提出一種高效且能重建出幾何準確的大規模場景的新方法。
方法：
本研究以 2D Gaussian Splatting (2DGS) 為基礎，提出了一種名為 CityGaussianV2 的新型 3D 場景重建方法。該方法主要包含以下改進：
優化的 2DGS 優化策略:
採用深度回歸技術，利用 Depth-Anything V2 預測的深度信息指導幾何優化，加速模型收斂。
提出基於分解梯度的密度化 (DGD) 策略，優先考慮 SSIM 損失的梯度，有效消除模糊的表面元素，進一步提升收斂速度。
引入延伸濾波器，限制過度延伸的高斯元的密度化，解決了 2DGS 在並行訓練過程中高斯元數量爆炸的問題，提升了模型的可擴展性。
高效的並行訓練流程:
採用 CityGaussian 的分塊策略進行並行訓練，並簡化了流程，去除了耗時的後剪枝和蒸餾步驟，顯著降低了訓練成本。
實現了基於貢獻度的剪枝策略，在每個分塊微調過程中移除冗餘的高斯元。
採用球諧函數的 2 階表示，降低了特徵維度，減少了內存和存儲需求。
提出基於貢獻度的向量樹量化方法，實現了對大規模 2DGS 的存儲壓縮，將存儲需求降低了十倍。
標準化的幾何評估協議:
借鑒 Tanks and Temple (TnT) 數據集的評估協議，提出了適用於大型無界場景的標準化評估方法，包括點雲對齊、重採樣、基於可見性的裁剪體積估計和 F1 分數測量等步驟。
提出了基於可見性的裁剪體積估計策略，有效排除了觀測不足的區域，實現了對模型性能更穩定、一致和可靠的評估。
主要結果：
在 GauU-Scene 和 MatrixCity 等多個具有挑戰性的大規模場景數據集上進行的實驗結果表明，CityGaussianV2 在幾何精度和效率方面均優於現有方法。
與 2DGS 相比，CityGaussianV2 能夠更有效地優化大型和模糊的表面元素，收斂速度更快。
與 CityGS 相比，CityGaussianV2 在保持渲染質量相當的同時，顯著提高了幾何精度，並且顯著降低了訓練時間和內存使用量。
消融實驗驗證了 CityGaussianV2 中每個組件的有效性。
結論：
本研究提出了一種針對大規模場景的高效且幾何準確的重建方法 CityGaussianV2。該方法通過解決 2DGS 在收斂速度和可擴展性方面的問題，並採用高效的並行訓練流程和標準化的評估協議，實現了對大規模場景的高效、高保真和幾何準確的重建。
研究意義：
為基於 3DGS 的三維場景重建方法在大規模場景下的應用提供了新的思路和解決方案。
提出的優化策略和並行訓練流程可以推廣到其他基於 3DGS 的方法中。
建立的幾何基準和評估協議為大規模場景重建提供了更可靠的評估標準。
研究局限和未來方向：
本研究主要關注大規模場景的重建，對於包含複雜紋理和材質的場景的重建效果還有待進一步驗證。
未來可以進一步探索更高效的壓縮方法，以進一步降低模型的存儲需求。
統計資料
CityGaussianV2-s 模型將訓練時間縮短了 25%，內存使用量減少了 50% 以上，同時提供了優於 CityGS 的幾何性能和相當的渲染質量。
CityGaussianV2-t 模型甚至可以將訓練時間減半。
使用從 7,000 次迭代得到的結果作為預訓練，總訓練時間從 3 小時減少到 2 小時，模型大小縮小到 300 MB 以下。
基於貢獻度的向量樹量化步驟需要幾分鐘時間進行壓縮，但存儲量減少了 75%。
將分塊策略替換為從 2DGS 的 7,000 次迭代生成的策略後，PSNR 和 F1 分數均顯著下降。
深入探究
CityGaussianV2 如何處理動態場景或包含大量移動物體的場景？
CityGaussianV2 主要針對靜態場景設計，對於動態場景或包含大量移動物體的場景，其性能會受到限制。主要原因如下：
高斯元表示的局限性： CityGaussianV2 使用高斯元表示場景幾何，每個高斯元代表場景中一個固定的區域。對於動態物體，其形狀、位置和姿態會隨時間變化，難以用固定高斯元準確描述。
訓練數據的假設： CityGaussianV2 的訓練數據假設場景是靜態的，所有視圖都捕捉同一時刻的場景。如果訓練數據中存在動態物體，會導致重建結果出現模糊或鬼影現象。
目前處理動態場景的方法，主要是在傳統三維重建流程中加入時間信息，例如：
多幀重建： 同時處理多幀圖像，利用時間上的關聯信息來分離動態和靜態部分。
運動分割： 識別和分割圖像中的運動物體，然後分別重建靜態背景和動態前景。
將這些方法與 CityGaussianV2 結合，是未來一個值得研究的方向。
如果訓練數據中存在噪聲或誤差，CityGaussianV2 的性能會受到怎樣的影響？
和大多數三維重建方法一樣，CityGaussianV2 的性能會受到訓練數據中噪聲和誤差的影響。常見的噪聲和誤差包括：
圖像噪聲： 例如高斯噪聲、椒鹽噪聲等，會影響高斯元的顏色和透明度估計，導致重建結果出現噪點或紋理失真。
相機姿態誤差： 不準確的相機姿態會導致高斯元的位置和方向出現偏差，影響重建結果的幾何精度。
深度估計誤差： CityGaussianV2 使用深度信息來輔助優化高斯元的位置，深度估計誤差會影響重建結果的幾何細節。
為了減輕噪聲和誤差的影響，可以採取以下措施：
數據預處理： 對訓練數據進行去噪、校正等預處理，提高數據質量。
魯棒性優化： 改進 CityGaussianV2 的損失函數和優化算法，使其對噪聲和誤差更加魯棒。
多源數據融合： 結合其他傳感器數據，例如激光雷達、慣性測量單元等，提供更準確的幾何和深度信息。
CityGaussianV2 的成功是否意味著基於高斯元的場景表示方法將取代基於神經網絡的方法成為三維場景重建的主流方法？
CityGaussianV2 的成功確實表明基於高斯元的場景表示方法在三維場景重建領域具有巨大潜力，但目前就斷言其將取代基於神經網絡的方法還為時尚早。
基於高斯元方法的優勢：
渲染效率高： 高斯元渲染可以使用高效的 растеризатор，速度比基於神經網絡的方法快很多。
幾何表示更精確： 高斯元可以更直接地控制場景的幾何形狀，更容易生成高質量的網格模型。
基於神經網絡方法的優勢：
表示能力強： 神經網絡可以學習更複雜的場景表示，例如材質、光照等。
泛化能力強： 神經網絡可以更好地應對不同場景和數據集。
未來三維場景重建領域可能會朝著以下方向發展：
混合表示方法： 結合高斯元和神經網絡的優勢，例如使用神經網絡預測高斯元的參數。
面向特定任務的設計： 針對不同的應用場景，設計更專注、更高效的場景表示方法。
總之，基於高斯元和基於神經網絡的場景表示方法各有優劣，未來哪種方法會成為主流還需要更多研究和探索。
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