SparseLGS: Sparse View Language Embedded Gaussian Splatting
Rattachement africain : cn, fi, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Recently, several studies have combined Gaussian Splatting to obtain scene representations with language embeddings for open-vocabulary 3D scene understanding. While these methods perform well, they essentially require very dense multi-view inputs, limiting their applicability in real-world scenarios. In this work, we propose SparseLGS to address the challenge of 3D scene understanding with pose-free and sparse view input images. Our method leverages a learning-based dense stereo model to handle pose-free and sparse inputs, and a three-step region matching approach to address the multi-view semantic inconsistency problem, which is especially important for sparse inputs. Different from directly learning high-dimensional CLIP features, we extract low-dimensional information and build bijections to avoid excessive learning and storage costs. We introduce a reconstruction loss during semantic training to improve Gaussian positions and shapes. To the best of our knowledge, we are the first to address the 3D semantic field problem with sparse pose-free inputs. Experimental results show that SparseLGS achieves comparable quality when reconstructing semantic fields with fewer inputs (3-4 views) compared to previous SOTA methods with dense input. Besides, when using the same sparse input, SparseLGS leads significantly in quality and heavily improves the computation speed (5× speedup).
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- SparseLGS: Sparse View Language Embedded Gaussian Splatting
- Date Crossref
- 01/10/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Science and Technology of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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BC Platforms (Finland) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Meta (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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GoerTek (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Meta Platforms Inc pays non établi dans la noticeEntreprise
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Apple Inc pays non établi dans la noticeEntreprise
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Alpha Labs at Goertek pays non établi dans la noticeInstitution
University of Science and Technology of China, BC Platforms (Finland) et Meta (United States), avec 4 autres affiliations.
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